發(fā)布時(shí)間：2018-04-19 11:59

  本文選題：高分辨率遙感影像 + 變化檢測(cè)��； 參考：《測(cè)繪通報(bào)》2017年09期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)高分辨率遙感影像變化檢測(cè)方法大多直接利用光譜信息進(jìn)行計(jì)算,導(dǎo)致檢測(cè)精度不高的缺陷,提出了一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型(CRF)的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)方法。該方法利用CRF模型融合差值影像的光譜項(xiàng)和空間項(xiàng),在融合過(guò)程中,引入EM迭代策略不斷更新影像檢測(cè)結(jié)果,提高變化檢測(cè)精度。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法的分類(lèi)精度好于傳統(tǒng)方法,并且穩(wěn)定性良好。
[Abstract]:Aiming at the defect that the traditional high-resolution remote sensing image change detection methods use spectral information directly, resulting in low detection accuracy, a new method of high-resolution remote sensing image change detection based on conditional random field model (CRF) is proposed.In this method, the spectral and spatial terms of the difference image are fused by CRF model. In the process of fusion, EM iterative strategy is introduced to update the image detection results and improve the accuracy of the change detection.The experimental results show that the classification accuracy of this method is better than that of the traditional method, and the stability is good.
【作者單位】： 湖北大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;區(qū)域開(kāi)發(fā)與環(huán)境響應(yīng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201341) 干旱氣象科學(xué)研究基金(IAM201512) 數(shù)字制圖與國(guó)土信息應(yīng)用工程國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金(GCWD201407) 安徽省智慧城市與地理國(guó)情監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(2016-K-02Z)
【分類(lèi)號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：1773006