基于频域显著性方法和ELM的遥感影像变化检测

• 作者: 于英 张永生 王昶 韩世静
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 频域显著性(FDS)方法 变化矢量分析(CVA) 灰度共生矩阵 极限学习机(ELM) 差异影像(DI)
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.200504

摘要

提出一种基于频域显著性(FDS)方法和极限学习机(ELM)方法进行遥感影像变化检测的方法.首先,对利用变化矢量分析方法(CVA)获取不同时相遥感影像的光谱特征差异图及纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图进行融合获得差异影像(DI);然后,利用频域显著性方法获取差异影像的显著性图,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类(变化像素、未变化像素、待定像素);最后,从光谱及纹理特征影像上提取变化像素和未变化像素的邻域特征作为可靠样本进行ELM训练,并利用训练好的ELM分类器对粗变化检测图进行变化检测,得到最终的变化检测图.通过对高分辨率遥感影像数据实验结果表明本方法的变化检测精度及性能优于其他对比方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于英	信息工程大学地理空间信息学院	43	193	6.0	12.0
2	张永生	信息工程大学地理空间信息学院	139	2011	27.0	37.0
3	王昶	辽宁科技大学土木工程学院	22	105	6.0	9.0
7	韩世静	信息工程大学地理空间信息学院	1	0	0.0	0.0