基于差分测度的高分辨率遥感影像可靠性变化检测方法研究
发布时间：2021-02-11 14:14
遥感影像变化检测是通过分析不同时期遥感影像,发现和分析变化信息的技术,已广泛应用于农业调查、森林监测、灾害评估、城市扩张和环境监测等领域,成为一种有效的研究地表覆盖变化的手段,也是当前遥感领域的研究热点之一。然而,由于地表环境的复杂性,遥感影像成像过程中,地物的光谱反射值受外界因素影响存在一定的系统偏差,特别是随着遥感影像空间分辨率的提高,地物的光谱可分性逐渐降低,使得变化检测过程中呈现出较大的不确定性,影响了检测结果的可靠性。因此,本文以提高变化检测结果可靠性为目的,在分析基于差分影像的变化检测过程中的不确定性的基础之上,重点从差分影像生成阶段开展遥感影像可靠性变化检测方法研究,提出相应的差分测度,构建可靠性变化检测新方法,旨在进一步完善基于差分影像的可靠性变化检测理论研究与方法,为变化检测技术应用及生产实践提供支持。具体研究工作主要包括:（1）系统论述了遥感影像变化检测技术体系及其过程中的不确定性问题,重点探讨了数据预处理、差分影像生成、变化信息提取和精度评价中影响可靠性的因素,针对影响基于差分影像的变化检测可靠性的因素,提出三种生成可靠性差分影像的策略,即基于空间信息的差分测度、...
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：123 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
基于差分影像的变化检测可靠性分析
Gabor 小波特征的提取是在差分影像的基础上进行的。由于两时期高分辨率遥感影像均包含丰富的地物细节纹理、空间上下文信息，对两时期影像的差分处理会导致地物的空间信息被破坏，进而影响 Gabor 小波特征提取的准确性，使得最终的变化检测结果的可靠性降低。为了充分证明两时期影像的差分处理对变化检测结果的影响，本部分对模拟的合成影像进行理论分析和研究。假设 X1和 X2分别表示获取于同一地点不同时间（即 t1和 t2）的两时期高分辨率遥感影像，且该两时期影像已进行相对几何校正和相对辐射校正，像素个数均为 M×N。如图 3-2 所示，图 3-2（a）和（b）分别表示两时期遥感影像 X1和 X2的相对应的一个影像片段，图 3-2（c）表示对该两时期影像片段进行差分处理得到的差分影像。针对图 3-2（a）和（b）可以发现，两时期影像均包含丰富的细节纹理、空间上下文信息。与之相比，图 3-2（c）中包含的纹理和空间上下文信息就相对较少，如图 3-2（c）中虚线范围所示。可以得出，通过影像差分处理，原始影像中大量的空间结构信息被破坏。因此，对差分影像进行特征提取时，原始影像中的许多特征无法被完整提取，进而影响下一步的变化检测过程，降低了变化检测结果的可靠性。
差分影像变化信息提取变化检测结果差分处理图 3-3 传统基于 Gabor 小波特征差分影像的变化检测方法流程图Figure 3-3 Flow chart of conventional Gabor wavelet features-based difference image changedetection method上述改进的基于 Gabor 小波特征的变化检测方法虽然可以获得准确的 Gabor小波特征影像，但是对两时期特征影像的差分处理过程仍然会对变化检测结果的可靠性带来影响。上述方法中影像差分处理主要利用影像差值法、影像比值法或者变化矢量分析法等差分测度得到差分影像。该差分测度主要是对两时期影像的对应像元进行处理，由于 Gabor 小波特征内部具有紧密的空间相关性，因此传统的逐像元的差分测度并不适合对两时期影像的 Gabor 小波特征进行差分处理。
【参考文献】：
期刊论文
[1]地理国情监测可靠性分析[J]. 史文中,陈鹏飞,张效康. 测绘学报. 2017(10)
[2]高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法[J]. 张鑫龙,陈秀万,李飞,杨婷. 测绘学报. 2017(08)
[3]基于面向对象分类方法和多源遥感数据的龙祥岛区域湿地变化检测[J]. 季建万,沙晋明. 福建师范大学学报(自然科学版). 2017(03)
[4]基于DBN与对象融合的遥感图像变化检测方法[J]. 窦方正,孙汉昌,孙显,刁文辉,付琨. 计算机工程. 2018(04)
[5]一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法[J]. 徐俊峰,张保明,郭海涛,张宏伟. 测绘科学技术学报. 2015(05)
[6]利用多尺度融合进行面向对象的遥感影像变化检测[J]. 冯文卿,张永军. 测绘学报. 2015(10)
[7]光流动态纹理在土地利用/覆盖变化检测研究中的应用[J]. 闫利,巩翼龙,张毅,段伟. 光谱学与光谱分析. 2014(11)
[8]融合多特征的遥感影像变化检测方法[J]. 李亮,舒宁,王凯,龚龑. 测绘学报. 2014(09)
[9]一种面向地理对象的遥感影像变化检测方法[J]. 佃袁勇,方圣辉,姚崇怀. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(08)
[10]一种基于多特征组合的SVM土地利用变化检测算法[J]. 陈震霆,吕翠华,容会,王敏,李明. 电子测试. 2014(13)
本文编号：3029232
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：123 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
基于差分影像的变化检测可靠性分析
Gabor 小波特征的提取是在差分影像的基础上进行的。由于两时期高分辨率遥感影像均包含丰富的地物细节纹理、空间上下文信息，对两时期影像的差分处理会导致地物的空间信息被破坏，进而影响 Gabor 小波特征提取的准确性，使得最终的变化检测结果的可靠性降低。为了充分证明两时期影像的差分处理对变化检测结果的影响，本部分对模拟的合成影像进行理论分析和研究。假设 X1和 X2分别表示获取于同一地点不同时间（即 t1和 t2）的两时期高分辨率遥感影像，且该两时期影像已进行相对几何校正和相对辐射校正，像素个数均为 M×N。如图 3-2 所示，图 3-2（a）和（b）分别表示两时期遥感影像 X1和 X2的相对应的一个影像片段，图 3-2（c）表示对该两时期影像片段进行差分处理得到的差分影像。针对图 3-2（a）和（b）可以发现，两时期影像均包含丰富的细节纹理、空间上下文信息。与之相比，图 3-2（c）中包含的纹理和空间上下文信息就相对较少，如图 3-2（c）中虚线范围所示。可以得出，通过影像差分处理，原始影像中大量的空间结构信息被破坏。因此，对差分影像进行特征提取时，原始影像中的许多特征无法被完整提取，进而影响下一步的变化检测过程，降低了变化检测结果的可靠性。
差分影像变化信息提取变化检测结果差分处理图 3-3 传统基于 Gabor 小波特征差分影像的变化检测方法流程图Figure 3-3 Flow chart of conventional Gabor wavelet features-based difference image changedetection method上述改进的基于 Gabor 小波特征的变化检测方法虽然可以获得准确的 Gabor小波特征影像，但是对两时期特征影像的差分处理过程仍然会对变化检测结果的可靠性带来影响。上述方法中影像差分处理主要利用影像差值法、影像比值法或者变化矢量分析法等差分测度得到差分影像。该差分测度主要是对两时期影像的对应像元进行处理，由于 Gabor 小波特征内部具有紧密的空间相关性，因此传统的逐像元的差分测度并不适合对两时期影像的 Gabor 小波特征进行差分处理。
【参考文献】：
期刊论文
[1]地理国情监测可靠性分析[J]. 史文中,陈鹏飞,张效康. 测绘学报. 2017(10)
[2]高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法[J]. 张鑫龙,陈秀万,李飞,杨婷. 测绘学报. 2017(08)
[3]基于面向对象分类方法和多源遥感数据的龙祥岛区域湿地变化检测[J]. 季建万,沙晋明. 福建师范大学学报(自然科学版). 2017(03)
[4]基于DBN与对象融合的遥感图像变化检测方法[J]. 窦方正,孙汉昌,孙显,刁文辉,付琨. 计算机工程. 2018(04)
[5]一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法[J]. 徐俊峰,张保明,郭海涛,张宏伟. 测绘科学技术学报. 2015(05)
[6]利用多尺度融合进行面向对象的遥感影像变化检测[J]. 冯文卿,张永军. 测绘学报. 2015(10)
[7]光流动态纹理在土地利用/覆盖变化检测研究中的应用[J]. 闫利,巩翼龙,张毅,段伟. 光谱学与光谱分析. 2014(11)
[8]融合多特征的遥感影像变化检测方法[J]. 李亮,舒宁,王凯,龚龑. 测绘学报. 2014(09)
[9]一种面向地理对象的遥感影像变化检测方法[J]. 佃袁勇,方圣辉,姚崇怀. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(08)
[10]一种基于多特征组合的SVM土地利用变化检测算法[J]. 陈震霆,吕翠华,容会,王敏,李明. 电子测试. 2014(13)
本文编号：3029232
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