多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测

发布时间：2018-03-24 16:19

  本文选题：变化检测　切入点：多尺度分割　出处：《遥感学报》2016年01期

【摘要】：针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。
[Abstract]:A change detection algorithm based on multi-scale segmentation is proposed for remote sensing images with high spatial resolution. The Mean-Shift segmentation algorithm is used to segment images at multiple scales and the geographic objects on different scales are constructed. The multi-scale eigenvector of change detection is constructed with the grayscale mean of geographic objects at different scales, and the final change detection results are obtained by using the change vector analysis method. The algorithm is tested with Quick Bird images in urban and farmland areas. From the effect of precision evaluation, the accuracy of using object-oriented change detection method is higher than that of single pixel detection method, and when the number of scale layers is fixed, the accuracy of object oriented change detection method is higher than that of single pixel detection method, and when the number of scale layers is fixed, The result of change detection of multi-scale combination is better than that of single scale. The accuracy of change detection for urban area and farmland area is 87.57% and 81.55% respectively. The algorithm in this paper can take into account the change of large area of homogeneous area, the accuracy of which is 87.57% and 81.55% respectively. It can also reflect the changes of small objects and edge parts, and can meet the needs of change detection under different environmental background, such as cities and towns, farmland and so on, and has certain application value in land and resources monitoring.
【作者单位】： 华中农业大学园艺林学学院;武汉大学遥感信息工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(编号:2013AA102401) 国家自然科学基金(编号:31270744) 中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2014QC018) 地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室项目(编号:2013NGC05)~~
【分类号】：P237

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1659068