结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测

作     者：叶沅鑫 孙苗苗 王蒙蒙 谭鑫 YE Yuanxin;SUN Miaomiao;WANG Mengmeng;TAN Xin

作者机构：西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756 高速铁路安全运营空间信息技术国家地方联合工程实验室四川成都611756 

出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)

年 卷 期：2021年第50卷第10期

页      面：1349-1357页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(41971281) 

主　　题：邻域信息 匹配误差 结构特征 变化检测 

摘      要：为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法。该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image,NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征。首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差。然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征。随后将邻域相关影像、匹配误差、结构特征作为决策树的分类属性,获取初始变化检测结果。最后,利用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)对其进行优化,获得最终的二值变化图。本文通过采用两组不同传感器的双时相遥感影像进行试验。结果表明,相较于采用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)、单一邻域信息法及邻域信息和纹理特征相结合的方法,本文方法有效提高了变化检测的精度。