一种改进形态学建筑物指数的无人机影像变化检测方法

发布时间：2021-09-03 09:44

　　无人机遥感影像具有配准精度高、分辨率高的特点,针对无人机影像成像特征,提出了一种改进BMI的无人机影像建筑物检测方法。该法顾及检测区域纹理、光谱和形态特征,通过改进其自适应对比度和结构元素的尺度特征,扩大建筑物与背景波谱特征,实现建筑物变化检测。基于赣州某区两时相无人机遥感影像,进行了基于改进BMI的无人机变化检测,结果发现改进方法具有较高的检测精度和抗干扰性,与MBI方法相比,漏检率下降6.55%,错检率下降5.08%,总体精度提高了7.89%,不失为一种高效的无人机影像建筑物变化检测新方法。 

【文章来源】：测绘与空间地理信息. 2020,43(11)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

AMBI变化检测算法

AMBI变化检测成果

【参考文献】：
期刊论文
[1]结合偏最小二乘法和支持向量机的遥感影像变化检测[J]. 黄杰,王光辉,杨化超,胡高强,李建磊,柴文慧.  测绘通报. 2016(07)
[2]利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测[J]. 徐亚明,石娟,安动动,马旭东.  武汉大学学报(信息科学版). 2016(10)
[3]利用模糊综合评判进行面向对象的遥感影像变化检测[J]. 冯文卿,张永军.  武汉大学学报(信息科学版). 2016(07)
[4]基于BP神经网络的多特征融合变化检测方法[J]. 郝睿,徐俊峰,王庆宝,张保明.  海洋测绘. 2016(01)
[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]利用最小交叉熵的多时相影像变化检测[J]. 黄克凤,於雪琴,黄亮.  测绘科学. 2016(01)
[7]结合LiDAR点云和航空影像的建筑物三维变化检测[J]. 彭代锋,张永军,熊小东.  武汉大学学报(信息科学版). 2015(04)
[8]基于形态学建筑物指数的城市建筑物提取及其高度估算[J]. 付乾坤,吴波,汪小钦,孙振海.  遥感技术与应用. 2015(01)
[9]多特征差分核支持向量机模型的湿地变化检测[J]. 潘琛,冯琰,林怡,陈映鹰.  测绘科学. 2014(12)
[10]考虑时空关系的遥感影像变化检测和变化类型识别[J]. 李亮,舒宁,龚龑.  武汉大学学报(信息科学版). 2013(05)

硕士论文
[1]光谱梯度差分与面向对象方法相结合的高分辨率遥感影像变化检测[D]. 韩飞.西南交通大学 2016
[2]基于低空遥感影像的建设用地变化检测研究[D]. 王东广.南京大学 2013



本文编号：3380883