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摘要:
针对传统变化检测方法应用于高分辨率遥感影像变化检测时出现的变化信息分散、椒盐噪声影响严重等问题,将面向对象技术和迭代加权多变量变化检测方法结合起来,提出了一种面向对象的迭代加权多变量变化检测方法(iteratively reweighted multivariate alternative detection,IR-MAD).该方法主要通过结合卡方分布的概率密度函数和面向对象技术来对传统多变量变化识别方法(multivariate alternative detection,MAD)进行改进,卡方分布的概率密度函数对变化信息进行融合以获取信息集中的IR-MAD变量.此外,在对影像进行分割时结合叠置分割技术获取边界一致、同质性较好的影像对象.实验表明,面向对象IR-MAD方法能够有效集成变化信息,准确提取变化区域,同时较好地保持变化目标的结构与形状,减少椒盐噪声的影响,检测结果具有较高的可靠性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 面向对象的迭代加权多变量变化检测方法
来源期刊 遥感信息 学科 工学
关键词 高分辨率 变化检测 面向对象 IR-MAD 卡方分布
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 遥感技术
研究方向 页码范围 57-61
页数 5页 分类号 TP751
字数 2943字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3177.2017.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘正军 90 1559 22.0 36.0
2 魏文杰 2 33 1.0 2.0
3 徐强强 2 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高分辨率
变化检测
面向对象
IR-MAD
卡方分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感信息
双月刊
1000-3177
11-5443/P
16开
北京海淀区北太平路16号
82-840
1986
chi
出版文献量(篇)
2644
总下载数(次)
7
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