无监督上下文光谱角映射图像变化检测

发布时间：2021-06-19 12:04

　　传统的遥感图像变化检测方法未能充分利用像素上下文信息,导致精度较低。针对这一问题,提出一种不需要像素概率分布假设、无监督的上下文光谱角映射图像变化检测方法。在像素变化的判别测试中,利用空间上下文信息特征提高了变化检测精确度,此方法可用于卫星遥感图像中,利用上下文光谱角映射创建相似图像,基于K-均值聚类算法将其分为有变化和无变化两类,以此生成映射图像。通过定性和定量分析,将实验结果与最大似然估计法（MLC）结果相比较。研究表明,无监督上下文光谱角映射图像变化检测方法精确度更高,可用于二时刻图像和多光谱图像变化检测问题。 

【文章来源】：计算机应用研究. 2016,33(12)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

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意大利厄尔巴岛的多光谱［12］图像，由地球资源5号卫星制图成像系统(TM)分别拍摄于1994年8月和9月，图像分辨率为30m。从整幅卫星图像中截取414×326像素的子集作为测试数据，图4(a)和(b)分别以波段4展示了8月和9月的图像。通过两幅图像对比可见，山火毁坏了部分植被，火灾位置相关图像由二时刻图像手动目测分析方法生成，如图5所示。相关图像包含1943个有变化像素和133021个无变化像素，可见变化区域很校实验尽可能精确地自动检测到了微小变化。由于波段4和7能够有效检测过火区域，所以实验中用这两个波段获取SI。图6显示了本文所提方法得到的二元变化检测映射图像。通过目测可以看到，所提方法所得变化检测映射图像与相关图像的区别。虽然图6与5很相似，但是仔细观察可知，图像左上部存在错分现象，表明所提方法精确度有待进一步提高。下面给出质量评价对比。质量评价需要计算四个指标:总体精确度、K系数、错分率和漏分率。总体精确度是指正确检测到的像素百分率，由于加入了随机检测过程中的协同可能性计算，一定程度上避免了偶然性;K系数方法精确度优于总体精确度。表2给出了上述评价指标实验结果。表2质量评价结果方法总体精确度/%K系数错分/%漏分/%所提方法99．650．888．130．24最大似然估计分类99．540．8413．430．26由表2可知，所提方法变化检测总体精确度为99．65%，略高于最大似然估计分类法的99．54%。所提方法的错分率为8．13%，远低于最大似然估计分类法的13．43%，变化区域过高估计的问题也被很好地解决。在K系数方面，所提方法比最大似然估计分类法明显高出了4%。将所提方法结果与直接多日期对比法进行比较可知，在后者方法中，二时刻图像首先被以有监督的形式一次性获取和分类，分类采用最大似然估计分类

手动目测朴析图挽图石?

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3237776