本文選題：變化檢測(cè)　切入點(diǎn)：多尺度分割　出處：《遙感學(xué)報(bào)》2016年01期

【摘要】：針對(duì)高空間分辨率的遙感影像,提出了一種基于多尺度分割的變化檢測(cè)算法。采用Mean-Shift分割算法對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割,構(gòu)建了不同尺度上的地理對(duì)象,以不同尺度上的地理對(duì)象灰度均值構(gòu)建了變化檢測(cè)的多尺度特征向量,采用變化矢量分析法獲得最后的變化檢測(cè)結(jié)果。以城鎮(zhèn)區(qū)和農(nóng)田區(qū)的Quick Bird影像對(duì)本文算法進(jìn)行了檢驗(yàn),從精度評(píng)價(jià)的效果來看,無論城鎮(zhèn)區(qū)還是農(nóng)田區(qū),采用面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)方法精度都高于基于單像素的檢測(cè)方法,且當(dāng)尺度層數(shù)固定時(shí),多尺度組合的變化檢測(cè)結(jié)果優(yōu)于單一尺度的變化檢測(cè)結(jié)果,對(duì)城鎮(zhèn)、農(nóng)田區(qū)域的變化檢測(cè)的精度分別達(dá)到87.57%和81.55%。本文算法既可以顧及大面積同質(zhì)區(qū)域變化,又可以反映小的地物目標(biāo)及邊緣部分的變化,能夠很好地滿足城鎮(zhèn)、農(nóng)田等不同環(huán)境背景下的變化檢測(cè)需求,在國土資源監(jiān)測(cè)中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:A change detection algorithm based on multi-scale segmentation is proposed for remote sensing images with high spatial resolution. The Mean-Shift segmentation algorithm is used to segment images at multiple scales and the geographic objects on different scales are constructed. The multi-scale eigenvector of change detection is constructed with the grayscale mean of geographic objects at different scales, and the final change detection results are obtained by using the change vector analysis method. The algorithm is tested with Quick Bird images in urban and farmland areas. From the effect of precision evaluation, the accuracy of using object-oriented change detection method is higher than that of single pixel detection method, and when the number of scale layers is fixed, the accuracy of object oriented change detection method is higher than that of single pixel detection method, and when the number of scale layers is fixed, The result of change detection of multi-scale combination is better than that of single scale. The accuracy of change detection for urban area and farmland area is 87.57% and 81.55% respectively. The algorithm in this paper can take into account the change of large area of homogeneous area, the accuracy of which is 87.57% and 81.55% respectively. It can also reflect the changes of small objects and edge parts, and can meet the needs of change detection under different environmental background, such as cities and towns, farmland and so on, and has certain application value in land and resources monitoring.
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝林學(xué)學(xué)院;武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(編號(hào):2013AA102401) 國家自然科學(xué)基金(編號(hào):31270744) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(編號(hào):2014QC018) 地理國情監(jiān)測(cè)國家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(編號(hào):2013NGC05)~~
【分類號(hào)】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1659068