融合多特征的对象级航空遥感图像变化检测

朱美如; 安如; 赵生银

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融合多特征的对象级航空遥感图像变化检测

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cqvip:针对航空遥感图像,构建一种面向对象的融合JS(Jensen-Shannon)散度特征与互相关特征的变化检测算法。首先,应用多尺度分割算法获取像斑;然后,提取反映像斑内像素灰度分布的总体统计特征的JS散度以及反映像斑内部结构的变化特征的互相关特征,应用决策级融合方案对两个优势互补的特征进行有效融合,进而探测变化区域;最后与固定权重融合的检测结果进行精度对比。结果表明:本文方法的平均检测精度达到93.07%,误检率平均为7.13%,漏检率平均为4.37%,比仅基于JS散度特征、互相关特征、固定权重融合的检测方法精度分别提高了8.98%、4.71%和4.20%。因此,该变化检测方法不仅能有效提取变化区域,而且提高了变化检测的精度,在航空遥感图像变化检测中具有有效性与应用潜力。

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来源
《激光与红外》 |2020年第2期|229-238|共10页
作者
朱美如; 安如; 赵生银;
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作者单位

河海大学地球科学与工程学院江苏南京211100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类遥感图像的解译、识别与处理;
关键词
像斑; 变化检测; JS散度; 互相关; 航空遥感图像;

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