利用慢特征分析进行多尺度融合的高分辨率影像变化检测

利用慢特征分析进行多尺度融合的高分辨率影像变化检测

论文摘要

提出利用慢特征分析的特征级多尺度融合的方法。首先对两时相影像分别进行多尺度分割,并与原始影像共同构成多尺度特征集;其次对特征集进行迭代慢特征变换,增大变化区域与未变化区域的可分性;最后通过K-means聚类完成变化区域与未变化区域的分割,得到二值变化检测结果。通过两组北京地区的多光谱影像实验发现,该方法具有更高的精度和自动化程度。

论文目录

  • 1 慢特征分析的基本原理
  • 2 本文方法
  •   2.1 多尺度分割
  •   2.2 特征集构建
  •   2.3 迭代慢特征变换
  •   2.4 二值化
  •   2.5 精度评价
  • 3 实验结果及分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐俊峰,蔡晓娜,张保明,郭海涛,金飞,伦泽华

    关键词: 变化检测,高分辨率遥感影像,多尺度融合,慢特征分析,特征级融合

    来源: 测绘科学技术学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 信息工程大学,中国卫星导航定位应用管理中心,61206部队

    基金: 国家自然科学基金项目(41601507)

    分类号: P237

    页码: 62-68

    总页数: 7

    文件大小: 4754K

    下载量: 207

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