基于融合和特征提取的遙感圖像變化檢測.pdf

1、遙感圖像變化檢測是指通過對同一地區(qū)不同時期的兩幅或多幅遙感圖像進行比較分析,根據(jù)圖像之間的差異來獲取地物的變化信息。遙感圖像變化檢測技術(shù)已成功地應用于眾多領域,如環(huán)境監(jiān)測、土地利用和土地覆蓋的動態(tài)監(jiān)測、森林或植被的變化分析、災害評估、農(nóng)業(yè)調(diào)查、城鎮(zhèn)變化研究及在軍事中的人造目標監(jiān)測和地面武裝部署分析。
　　本文介紹了遙感圖像變化檢測的研究背景以及存在的問題,對已有變化檢測技術(shù)進行了總結(jié),并以差異圖融合和特征提取為主要研究內(nèi)容,針對兩

2、時相遙感圖像的變化檢測問題進行了研究。
　　(1)提出了一種基于圖像融合和PCA-核模糊聚類的遙感圖像變化檢測方法。該方法首先用差值法、對數(shù)比值法和均值比法構(gòu)造三種不同的差異圖,然后對差異圖進行融合,對融合后的圖像進行PCA(Principal Component Analysis)特征提取,然后用基于核的模糊聚類將特征聚為兩類。該方法采用圖像融合的方法構(gòu)造差異圖,對不同類型的遙感圖像均可獲得較好的檢測結(jié)果,解決了單一類型差異圖檢

3、測精度低、適用范圍窄的問題,具有較好的魯棒性。該方法對PCA提取的特征采用基于核的模糊聚類方法,將原始數(shù)據(jù)映射到高維特征空間再進行聚類,實現(xiàn)更為準確的聚類,進一步降低了變化檢測的錯誤率。
　　(2)提出了一種基于Treelet特征融合的遙感圖像變化檢測方法,首先用差值法、對數(shù)比值法和均值比法構(gòu)造三種不同的差異圖,然后用Treelet變換對三幅不同的差異圖進行特征融合。該方法由于采用Treelet變換進行特征提取,因而操作簡單,正確

4、率高,抗噪性能好;該方法由于利用了不同差異圖的有效信息和空間鄰域信息進行變化檢測,進一步提高了抗噪性能和變化檢測精度;此外,該方法對合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像和光譜圖像都可以得到滿意的變化檢測結(jié)果,魯棒性好。
　　(3)提出了一種基于加權(quán)系數(shù)和非下采樣Contourlet變換(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)特征融合的遙感圖像變化檢

5、測方法,首先用比值法和差值法構(gòu)造兩種不同的差異圖,然后對差異圖乘以加權(quán)系數(shù),然后用NSCT變換分解帶有權(quán)值的差異圖以獲得方向特征,對方向特征和分解前差異圖的原始灰度特征進行聚類得到變化檢測結(jié)果。該方法有效結(jié)合不同差異圖的信息,并且利用方向特征表達鄰域信息,具有一定的抗噪能力,克服了單一類型差異圖檢測效果不好的弊端,提高了變化檢測準確度。
　　本文工作得到如下基金資助:
　　國家自然科學基金(61003199),中央高?；究?/p>