联合像素级和对象级分析的遥感影像变化检测

• 作者: 冯文卿 孙开敏 涂继辉 眭海刚
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 像素级 对象级 变化检测 超像素 PCNN神经网络 决策级融合
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 1147-1155,1164
• 页数: 10页
• 分类号: P237
• 字数: 6499字
• 语种: 中文

摘要

为改善高空间分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种联合像素级和对象级分析的变化检测新框架.首先将多时相影像进行叠合,对叠加影像进行主成分分析,并利用基于熵率的方法对第一主成分影像进行分割,通过改变超像素数目来获取多层次不同尺寸大小的超像素区域.同时,对多时相影像进行光谱差异和纹理差异分析,采用自适应PCNN神经网络方法进行图像融合,利用水平集(CV)方法对融合后的影像进行分割获取像素级变化检测结果.最后,结合多尺度区域标记矩阵对检测结果进行变化强度等级量化和决策级融合,作为变化检测的后处理部分,以获取最终的对象级变化检测结果.采用SPOT-5多光谱影像进行试验.结果表明这种新框架可以有效集成基于像素和基于对象两种图像分析方法的优势,能够进一步提高变化检测过程的稳定性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	眭海刚	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	44	717	10.0	26.0
2	涂继辉	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	8	66	5.0	8.0
3	冯文卿	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	8	123	6.0	8.0
4	孙开敏	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	10	118	6.0	10.0