基于对数双曲余弦比差异图构造与多区域特征卷积极限学习机的合成孔径雷达图像变化检测

针对合成孔径雷达（SAR）图像变化检测中差异图质量不佳、检测精度偏低以及检测时间长等问题,提出了一种基于对数双曲余弦比（LHCR）差异图构造与多区域特征卷积极限学习机的无监督变化检测新方法。该方法主要由差异图生成和差异图分析两个阶段组成。在差异图生成阶段,利用各向异性扩散滤波器对同一地区不同时间的两幅SAR图像分别滤波,使用对数双曲余弦变换对滤波后的图像进行增强,通过对数比处理得到LHCR差异图,在抑制相干斑噪声的同时,增强差异图的对比度。在差异图分析阶段,应用分层模糊C均值聚类得到变化类、不变类和中间不确定类的预分类结果;进而从差异图、双时相SAR图像中获取多区域样本块,构成三通道数据输入卷积层进行特征提取。特征具有强调中心区域、抑制边缘噪声的特点;最后,使用变化类和不变类的特征向量进行极限学习机分类训练,再用训练好的模型对中间不确定类像素自动分类实现变化检测。Radarsat-2和高分三号数据集的实验结果表明了所提方法的有效性。     

基于柯西分布的视频图像序列背景建模和运动目标检测

提出了一种用于视觉监视系统的基于柯西分布的发光模型的光照不变变化检测方法.假定视频图像序列中每个背景图像像素点灰度观测值的时序变化由白噪声引起,利用建立的初始化背景高斯统计模型对每帧图像进行归一化,得到了背景像灰度比值的分布符合标准柯西分布的结论,解决了柯西分布的模型参量估计问题.在变化检测的基础上,YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度被用来识别和消除由阴影和反光等引起的变化区域.结果表明,提出的背景建模方法对场景中各种光线变化、小的背景扰动等噪声具有稳健性,可以较为可靠地检测前景目标,识别和去除阴影和反光.     

基于MCRASN的遥感影像变化检测

为了提升经配准高分辨率遥感影像对变化检测的精度,基于ChangeFormer提出了一种将移动卷积与相对注意力相结合的孪生网络(mobile convolution and relative attention Siamese network,MCRASN)。该网络以垂直布局结合移动卷积和相对注意力,构建多阶段组合编码器替换原网络编码器,高效地捕捉所需的多尺度细节特征和像素间相互关系信息,改进差异模块为1个可学习的距离度量模块进行距离计算,同时通过引入EFL(equalized focal loss)损失函数解决数据集正负样本失衡的问题以实现精确的变化检测。实验结果表明,所提出的MCRASN算法在LEVIRCD数据集上具有更好的变化检测性能,其精确率、召回率、F1得分和总体精度分别为93.94%、89.26%、91.54%和99.18%,优于先前的多种检测方法。     

光流动态纹理在土地利用/覆盖变化检测研究中的应用

建议了一种基于光流动态纹理（optical flow dynamic texture）的高分辨率遥感影像变化检测新方法,用一种运动的关系描述地物变化,能够在多时相高分辨率遥感影像中自动获取土地利用和土地覆盖的变化信息。利用光流理论从原理上描述了地物渐变的过程,突破了以往遥感变化检测方法中认为地物发生突变的假设。该方法的流程简单,易于在目前的土地管理、城市规划等需要发现用地变化的系统和软件中使用。该方法考虑到了多时相遥感影像间的时间维度特征,为遥感变化检测提供了更加丰富的信息,进而改善了变化检测方法主要依赖空间维度信息的现状。以光流动态纹理作为变化的基本体现,结合光谱信息共同用于高分辨率遥感影像的支持向量机分类后变化检测,方法顾及了遥感影像时间维度的纹理,相较大多数空间纹理其数据量较小;纹理计算仅需设定一个参数,自动程度较高;可缓解行业中大量人工解译的现状。通过利用中国大庆市杜尔伯特蒙古自治县2011年和2012年QuickBird影像对该方法的有效性进行了评价。深入分析了不同的光流平滑系数α对该方法的影响,以及对地物变化描述效果的影响。实验结果显示,该方法效果理想,总体精度达到87.29%、Kappa系数达到0.850 7,其精度优于单纯利用光谱信息的分类后变化检测方法。     

基于空频双域滤波的SAR变化检测算法

合成孔径雷达图像变化检测中的差异图生成对变化检测二值图生成有着重要作用。现有的差异图构建方式主要集中在空间域滤波上,不能完好保留变化信息,且对频域内滤波方式考虑较少。为提高SAR影像变化检测的模型泛化能力和检测的准确率,提出了一种基于双域滤波的SAR影像变化检测方法。首先,对原始SAR影像在空间域进行滤波,采用自适应中值滤波后构建对数比算子,采用均值滤波后构建差值算子。然后,利用Laplace融合算法对空域中的差异图进行融合,综合不同差异算子的特征信息。最后,将融合后的图像通过傅里叶变换变换至频域内,进行频域低通滤波以检测图像变化。实验使用伯尔尼、渥太华、旧金山和黄河口4组数据进行验证,表明了双域滤波后的差异影像在聚类方法中的有效性。     

自抽运相位共轭镜的反射率特性用于图像变化的检测

自抽运相位共轭镜的入射光有一个空间均匀的相位变化时,变化后瞬间相位共轭镜的反射率减小。利用此特性检测了液晶显示片像的变化。     

基于区域似然比的SAR图像变化检测

针对传统基于像素的变化检测方法受Speckle噪声影响严重的问题，在区域分割的基础上，提出似然比检测的方法，获得了良好的检测结果．该方法先针对多时相SAR图像数据样本的统计模型提出未知和变化两种假设，然后采用似然比检验方法对两种假设进行检验，从而获得区域的变化检测结果．实验表明，该方法很大程度上降低了SAR图像乘性噪声在变化检测过程中带来的误检和漏检效应，将检测的精确度提高了22％，从而比较准确地反映了SAR图像区域的变化，具有很好的应用前景．     

基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。     

基于多时相PCA光谱增强和多源光谱分类器的SPOT影像土地利用变化检测

在全球快速城市化的大背景下,土地利用变化检测始终是全球变化研究的重点和热点。文章研究利用2003和2006年高分辨率SPOT-5遥感影像,在进行高精度的正射纠正后,运用多时相PCA光谱增强和多源光谱分类器相结合的方法进行城市土地利用变化检测。结果表明,多时相PCA光谱增强后得到前３个主成分集中了绝大部分光谱信息,其中PC1和PC2增强了土地利用未发生变化的光谱信息,而变化信息主要集中在PC3。而多源光谱分类器准确地提取出各种变化和未变化信息。精度评价结果表明,本文提出的变化检测方法的总体精度达到92.58%,Kappa系数为0.92,用户精度和生产精度也都取得满意的结果,并且精度都明显高于常规的方法(分类后比较法)。     

利用遥感植被指数模型研究青狮潭水源林变化

漓江近30年来出现了水量减少、枯水期越来越长的问题,而其上游青狮潭水源林覆盖的变化是影响漓江水量的重要因素之一。分别利用遥感比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)模型,提取美国ETM遥感图像青狮潭水源林不同时相的植被指数,通过分析植被指数的变化来研究水源林覆盖的变化。结果表明,1999年12月15日至2002年1月5日,研究区青狮潭水源林大部分面积(约80%)的植被覆盖度出现下降趋势,但植被覆盖度减少的数值不大,RVI减少值主要在-1.5≤·RVI<-0.1,NDVI减少面积中超过一半面积的NDVI减少值在-0.2≤·NDVI<-0.1,增长、不变的面积各占10%左右,遥感植被指数为定量分析漓江上游水源林覆盖的变化提供了一种有效手段。