结合特征选择的CVA多尺度遥感影像变化检测

• 作者: 单德明 向泽君 蔡怤晟 蔡衡
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 特征融合 特征选择 多尺度分割 变化向量法 决策级融合
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 101-104,130
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

针对在多时相变化检测中,面向对象方法无法较好地检测影像中的细微变化,受分割效果以及面向像素方法的影响出现较高虚警率等问题,本文提出了一种结合基于像素的多特征变化向量分析法(CVA)与基于对象的多层次分割的联合判别方法.首先提取不同时相的光谱与纹理特征,利用最大相关最小冗余(mRMR)算法进行特征选择并通过CVA得到像素级变化检测结果;然后对两幅影像进行叠合分割,利用区域合并策略进行不同尺度检测并获取各尺度检测结果;最后结合多种检测结果进行融合,获得最终变化检测结果.检测结果表明本文所提方法能有效降低漏检率,同时提高了检测的准确性.