线性迭代聚类和主成分分析的遥感影像变化检测

论文摘要

针对像素级变化检测方法对高空间分辨率遥感影像进行变化检测时存在检测结果过于细碎、错检和漏检过多等问题,该文提出一种结合简单线性迭代聚类(SLIC)和主成分分析(PCA)的对象级遥感影像变化检测方法。该方法首先采用SLIC算法分别对两期遥感影像进行分割得到超像素并标记颜色;然后采用PCA法对分割标记图进行降维并采用差值运算方法对两期分割标记图进行处理得到差异图;最后采用OTSU法对差异图进行二值分割得到最终的变化检测结果。为了验证实验结果,选取两组多时相遥感影像作为实验数据。实验结果表明,该方法得到的变化检测精度分别达到95.96%和91.9%,是一种可行的变化检测方法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄亮,於雪琴,姚丙秀,杨泽楠

关键词: 变化检测,遥感影像,主成分分析,简单线性迭代聚类,大津法

来源: 测绘科学 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 昆明理工大学国土资源工程学院,云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,昆明市测绘研究院

基金: 云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078),云南省教育厅科学研究基金项目(2016ZZX051),昆明理工大学引进人才科研启动基金项目(KKSY201521040),自然资源部地球观测与时空信息科学重点实验室经费资助项目(201911)

分类号: P237

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.11.028

页码: 189-194

总页数: 6

文件大小: 623K

下载量: 365

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