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基于广义Gamma分布模型和Jeffrey散度的SAR图像变化检测方法

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针对多时相合成孔径雷达图像的变化检测,本文提出了一种基于广义Gamma分布模型和Jeffrey散度的多时相合成孔径雷达图像的变化检测方法.首先,引入广义Gamma分布(GΓD)对多时相SAR图像进行拟合,采用基于对数累积量的参数估计方法(MoLC)计算GΓD的参数;然后,引入Jeffrey散度作为两种分布差异的衡量因子,从而通过使用经验公式计算多时相SAR图像之间的变化差异图.使用GΓD能够对实际场景进行更好的拟合,而Jeffrey散度具有较好的数值稳定性和对噪声的鲁棒性.最后通过对2009年和2010年苏州地区的两幅Radarsat-2图像的实验表明,本文提出的方法有效避免局部方差变化带来的虚警,并能有效检测出变化区域,验证了算法的有效性.

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来源
《第二届成像雷达对地观测高级学术研讨会》|2014年|1-8|共8页
会议地点北京
作者
张明哲; 王超; 张红; 刘萌;
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作者单位

中国科学院遥感与数字地球研究所;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达：按体制分;数据、图像处理及录取;
关键词
合成孔径雷达; 图像变化; 检测技术; 广义Gamma分布模型; Jeffrey散度;

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