奇异值分解和阈值分割的遥感自适应变化检测
本文关键词:奇异值分解和阈值分割的遥感自适应变化检测
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【摘要】:针对传统遥感变化检测算法中差值影像构造方法不容易提取弱变化信息,以及变化阈值需要人工干预的不足,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大类间方差法(OTSU)阈值分割的遥感影像变化检测算法。首先计算两期遥感影像的多波段差值影像,对其进行矢量化后所构造矩阵进行奇异值分解,并计算差值影像的变化强度,选取奇异值分解主分量投影和变化强度作为表征两期影像变化的特征量;然后通过最大类间方差法对上述两个特征量进行阈值分割,得到变化检测结果;最后通过对比实验以及精度验证,证明了该变化检测方法相比传统方法能够更精确地提取出变化信息,而且能够自适应获取分割阈值。
【作者单位】: 三峡大学理学院;中国科学院遥感与数字地球研究所;凌云科技集团有限公司;
【关键词】: 变化检测 奇异值分解SVD 最大类间方差法OTSU
【基金】:中国地质调查局地调项目(1212011120302)
【分类号】:P237;TP751
【正文快照】: 3.凌云科技集团有限公司,武汉430040)0引言利用多时相遥感影像获取地表变化信息的方法称之为变化检测[1],是一种针对遥感图像的特点而建立的数据分析方法,用于识别地物或现象的状态变化。随着遥感技术的发展,利用多时相遥感影像对各种地表变化进行识别和提取已成为遥感技术发
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