结合偏最小二乘法和支持向量机的遥感影像变化检测

发布时间：2018-05-20 20:03

  本文选题：多光谱影像 + 偏最小二乘法　； 参考：《测绘通报》2016年07期

【摘要】：针对多光谱遥感影像通道之间相关性影响难以消除及变化检测的阈值难以确定的问题,提出了一种结合偏最小二乘法(PLS)和支持向量机(SVM)的遥感影像变化检测方法。将两个时相的多通道遥感影像视为两组多元随机变量,引入多元统计数据分析方法中的PLS理论,进行成分提取并构造差异影像;再通过SVM将差异影像分为变化与不变化两类别;最后利用形态学算子对分类结果作处理。选取Landsat8多光谱遥感影像进行试验,结果表明该方法可以很好地实现多光谱影像的变化检测,对地理国情数据监测具有重要意义。
[Abstract]:Aiming at the problem that the correlation between channels of multispectral remote sensing images is difficult to eliminate and the threshold of change detection is difficult to determine, a new method of remote sensing image change detection based on partial least squares (PLS) and support vector machine (SVM) is proposed. The multi-channel remote sensing images of two phases are regarded as two groups of multivariate random variables, and the PLS theory in the method of multivariate statistical data analysis is introduced to extract the components and construct the differential images, and then the differential images are divided into two categories by SVM. Finally, morphological operators are used to deal with the classification results. Landsat8 multispectral remote sensing images are selected for experiments. The results show that this method can detect the change of multispectral images well and is of great significance to the data monitoring of geographical conditions.
【作者单位】： 中国矿业大学;国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心;奉化市测绘院;
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项(201412007;201512027)
【分类号】：P237

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