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摘要:
针对高分辨率遥感影像同物异谱、同谱异物现象对传统变化检测造成的影响,提出了一种基于超像素的随机森林遥感影像变化检测方法.首先通过SLIC方法对双时相影像进行多尺度超像素分割;其次利用超像素单元的RGB信息和结构相似度SSIM的变化得到影像变化预检测图,变化类型分为变化、未变化和不确定3类;然后选择变化和未变化的超像素为训练样本来训练随机森林模型;最后利用训练完的模型对不确定变化单元进行分类,生成最终的变化检测结果.利用谷歌影像数据进行了实验,并与IR-MAD、FCM等传统变化检测算法结果进行了比较,实验方法的Kappa系数正确率最高,表明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 超像素的随机森林遥感影像变化检测
来源期刊 测绘科学技术学报 学科 地球科学
关键词 超像素 RGB信息 结构相似度 随机森林 变化检测
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 摄影测量与遥感
研究方向 页码范围 269-274
页数 6页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6338.2020.03.009
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 于英 43 193 6.0 12.0
2 张永生 139 2011 27.0 37.0
3 赖广陵 10 24 3.0 4.0
4 丁璐 7 20 3.0 4.0
5 吕可枫 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
超像素
RGB信息
结构相似度
随机森林
变化检测
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
测绘科学技术学报
双月刊
1673-6338
41-1385/P
大16开
河南省郑州市陇海中路66号
36-391
1984
chi
出版文献量(篇)
2536
总下载数(次)
9
总被引数(次)
23241
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