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基于快速EM算法和模糊融合的多波段遥感影像变化检测

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红外与毫米波学报 2010年第5期29卷 383-388页

作者：王桂婷王幼亮焦李成西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能信息处理研究所陕西西安710071

提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合... 详细信息

提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合和判决,生成最终的变化检测图.利用真实的多波段遥感影像进行了实验,本文方法在运行时间和检测效果两个方面都具有优越性.

关键词：变化检测快速EM算法模糊融合多波段遥感影像

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多波段遥感影像变化检测中差异影像构造研究

电子测量技术 2013年第4期36卷 58-62页

作者：盛钊高鑫中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院大学北京100190

针对于多波段遥感影像变化检测中构造差异影像和确定变化阈值这2个关键问题展开研究,提出了融合法与主成分分析法结合构造差异影像的方法,实现了融合法对于多波段遥感影像的应用扩展,有效地抑制了噪声并实现了变化信息的有效集中和准确... 详细信息

针对于多波段遥感影像变化检测中构造差异影像和确定变化阈值这2个关键问题展开研究,提出了融合法与主成分分析法结合构造差异影像的方法,实现了融合法对于多波段遥感影像的应用扩展,有效地抑制了噪声并实现了变化信息的有效集中和准确提取,再利用结合直方图的EM算法确定变化阈值,提高了流程的自动化程度,最终完成变化检测。最后利用实际遥感影像进行了实验,并通过与差值法和比值法的对比,证明了这种方法可以显著地提升变化检测的正确检测率,是一种有效的多波段遥感影像变化检测方法。

关键词：变化检测多波段遥感影像变化阈值 EM算法

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基于语义分割网络的多波段遥感影像耕地提取

基于语义分割网络的多波段遥感影像耕地提取

作者：郑双朋上海交通大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的发展,多波段高分辨率遥感影像获取越来越容易,如何自动化地快速处理急剧增多的遥感数据成为一个亟待解决的问题。当前深度学习技术在图像处理方面表现出日益优异的性能,探索如何在遥感影像中使用深度学习技术成为一个越... 详细信息

随着遥感技术的发展,多波段高分辨率遥感影像获取越来越容易,如何自动化地快速处理急剧增多的遥感数据成为一个亟待解决的问题。当前深度学习技术在图像处理方面表现出日益优异的性能,探索如何在遥感影像中使用深度学习技术成为一个越发重要的趋势。但是,在多波段遥感影像典型资源环境要素提取研究中,将会面临以下几个问题:（1）在多波段遥感影像中,没有包含十万级或百万级的大量有标签影像的数据集,无法对深度学习网络进行预训练。（2）多波段遥感任务对于模型算法精度有较高要求,另一方面,此任务需对大量遥感影像进行处理,要求模型算法具有较快的运行速度。（3）在多波段遥感影像中,有标签影像只占很少一部分,存在着大量的无标签数据。针对这些问题,本文研究了基于语义分割网络的多波段遥感影像耕地提取。本文的主要工作与创新如下:（1）对于没有预训练数据集问题,舍弃了预训练步骤,利用一个参数尽量少并且分割性能尽量好的语义分割网络----深度特征聚合网络（Deep Feature Aggregation Network,DFANet）进行耕地提取。在耕地数据集上的实验结果表明,与三通道遥感影像相比,利用多波段遥感影像的DFANet语义分割网络可以改善耕地提取精度;与随机森林、Conv Net和Integrated Conv Net相比,多波段遥感影像的DFANet语义分割网络有着更加优秀的耕地提取结果。（2）为了进一步提高DFANet语义分割网络耕地提取精度,基于耕地提取数据集,对DFANet语义分割网络的特征提取部分、语义模块和解码器三个主要部分进行优化,提出了改进的深度特征整合网络（Improved Deep Feature Aggregation Network,IDFANet）。由于IDFANet语义分割网络存在子网络个数冗余问题,为了改善耕地提取算法性能,对其进行剪枝,因此进一步提出了剪枝后的改善深度特征整合网络-1（Pruning of Improved Deep Feature Aggregation Network-1,PIDFANet-1）和剪枝后的改善深度特征整合网络-2（Pruning of Improved Deep Feature Aggregation Network-2,PIDFANet-2）。在耕地提取数据集上的实验表明,在DFANet已有的较高的耕地提取精度的基础上,IDFANet能进一步改善耕地提取结果。与IDFANet语义分割网络相比,剪枝后的PIDFANet-1语义分割网络在没有降低耕地提取精度的同时,将网络运行速度提高了37%。修剪后的PIDFANet-2语义分割网络有着和PIDFANet-1相近的运行速度,为其0.97倍,并且将耕地提取结果的Miou精度指标提高了0.19%,Kappa系数提高了0.21%。（3）对于多波段遥感影像中少量有标签样本和大量无标签数据问题,以语义分割网络分别替代生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）中判别器与生成器,构造了GAN-1和GAN-2两种不同的框架,利用半监督学习方法,将无标签数据应用到网络训练中,从而减少有标签样本使用。在GAN-1框架中,语义分割网络作为判别器,同时将少量有标签样本,大量无标签样本和生成样本输入其中进行训练。在GAN-2框架中,将语义分割网络作为生成器,使用无标签样本对网络进行约束,使其和有标签样本的预测图保持一致,从而防止过拟合,提高网络泛化能力。在耕地提取数据集上的实验表明,将GAN-1和GAN-2框架应用于PIDFANet-1和PIDFANet-2语义分割网络的训练时,都可以在减少有标签样本时,保持较好的耕地提取性能。与用100%的有标签样本的Seg Net、ENet和ICNet相比,采用40%的有标签样本,在GAN-1框架中进行训练的PIDFANet-2语义分割网络和在GAN-2框架中进行训练的PIDFANet-2语义分割网络均有着相对较少参数和较快运行速度,但是在使用少量有标签数据时仍然有着相对高精度。

关键词：多波段遥感影像耕地提取语义分割网络剪枝生成对抗网络半监督学习

时—空优化融合的多波段遥感影像变化检测方法研究

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时—空优化融合的多波段遥感影像变化检测方法研究

作者：牟紫微湖北大学

学位级别：硕士

遥感变化检测既是研究全球变化的重要途径,也是人类在资源可持续利中做出科学决策的重要依据。利用遥感技术进行变化检测是获取土地利用变化信息最经济有效的方式。因此,基于遥感技术的变化检测方法研究,在遥感应用研究领域一直占有重... 详细信息

遥感变化检测既是研究全球变化的重要途径,也是人类在资源可持续利中做出科学决策的重要依据。利用遥感技术进行变化检测是获取土地利用变化信息最经济有效的方式。因此,基于遥感技术的变化检测方法研究,在遥感应用研究领域一直占有重要地位。本文采用TM、OLI、MSI等多种数据源,研究了融合多波段遥感影像的变化检测方法。本文综合运用了遥感图像处理技术、地理信息系统、数值分析、数理统计等多学科知识,针对遥感影像变化检测技术中的几个关键问题,包括多时相差异影像的构造、多波段差异信息的提取、阈值分割、检测精度评价方法等,从理论、方法、实验等多方面进行了研究。本文的创新性主要有以下两个方面:1、提出一种光谱乘积融合的多时相差异影像构造算法。该算法融合多时相遥感影像的差值结果与比值结果得到差异图像。首先,将预处理后的不同时相的两幅遥感影像分别做差值运算和比值运算,得到差值图像和比值图像,然后,采用本文提出的融合算法,计算得出最终差异影像。该算法的好处之一在于,一定程度上减弱了影像噪声对结果的影响,保留了边缘特性;好处之二是该算法自动化程度较高。通过实验证明,该算法能够较大程度上改善差异图像质量,并且普遍适用于中低分辨率和高分辨率多波段影像以及全色波段影像。2、采用主成分变换的方法融合多波段变化信息。常用的变化检测方法一般针对单波段影像不能综合运用多波段差异信息,然而多波段的叠加又会造成大量的信息冗余,增加计算难度,减慢计算速度。本文将主成分分析法应用于多波段差异影像的融合中,既突出了主要的变化信息,又减少了计算量,提高了算法的时间效率。通过实验证明,该方法比传统的变化检测算法在检测精度上有明显的提高。

关键词：多波段遥感影像光谱乘积变化融合差异影像变化检测

基于多波段遥感影像绘制震中分布图——以2014年新疆于田Ms7.3级地震序列为例

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高原地震 2015年第4期27卷 47-52页

作者：王范霞李艳永热依木江.艾尼瓦尔张志斌新疆维吾尔自治区地震局温泉地震台新疆温泉833500 新疆维吾尔自治区地震局新疆乌鲁木齐830011

GMT是一款具有灵活性强、功能强大的绘图软件。以多波段的遥感影像TM为例,通过绘制2014年于田7.3级地震序列震中分布图,详细介绍了多波段遥感影像数据在GMT中加载方法和处理流程。

关键词： GMT DEM 多波段遥感影像于田7.3级地震

JSEG改进算法在多光谱遥感影像区域分割上的应用(英文)

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遥感学报 2009年第1期13卷 30-34页

作者：刘婷婷张良培李平湘黄微武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤。基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果。将这一算法引入到遥感影像的... 详细信息

图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤。基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果。将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割。实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题。

关键词：区域分割多波段遥感影像 JSEG算法

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基于最佳指数因子的自适应权值图像融合

华东交通大学学报 2011年第2期28卷 74-79页

作者：叶云青王长征周日贵华东交通大学软件学院江西南昌330013 华东交通大学信息工程学院江西南昌330013

依据现有的多波段遥感影像的融合方法和多波段图像融合效果的客观评价准则,提出了基于最佳指数因子的自适应权值图像融合算法。最后,结合互联网卫星数据,给出了实验结果。结果表明,该方法为研究人员提供一个较佳的融合后影像。

关键词：多波段遥感影像图像融合最佳指数因子