基于多特征差异的随机森林遥感影像变化检测

• 作者: 张磊 郑晓丽
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 变化检测 面向对象 多尺度分割 特征差异 随机森林
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 3S技术与应用|3S Technology and Application
• 页码范围: 149-152
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2022.03.040

摘要

为充分发挥遥感影像中多种特征的优势及不同时相影像对象之间特征差异优势,本文利用预测精度高性能稳定的随机森林算法,提出一种基于特征差异的面向对象变化检测方法.首先,基于变化向量分析法对影像进行像元级变化检测,并多尺度分割检测结果;然后,提取每个对象在前后时相影像上的光谱、纹理特征及特征差值作为随机森林的输入数据,在像素级检测结果基础上选择分类样本构建分类模型;最后,利用训练好的分类模型提取最终的变化区域.实验结果表明,该方法能有效地利用对象特征差值提高变化检测精度.