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改进CVA-EM的高分辨率遥感影像变化检测开题报告

 2022-01-14 20:57:35  

全文总字数:4526字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

关于土地利用、覆盖变化的研究是全世界学者研究的焦点和趋势,随着卫星系统应用范围的不断扩大和获取高分辨率遥感影像技术的成熟,遥感影像变化信息的提取和变化检测已经成为地理国情监测领域的重要内容之一[1]。其中,遥感影像变化检测技术涉及地理测绘科学、信息统计科学、和计算机处理科学等多学科交叉的技术,目前已经在多个领域得到了成功应用。例如: 针对建筑物等人造目标的变化检测算法,可以应用在城市规划和道路建设等方面; 针对港口和军事基地等对象的变化检测算法,对军事领域的目标识别和追踪具有重要价值; 针对土地、河流湖泊、植被的变化检测算法,以及基于 modis 时序数据的土地覆盖变化情况检测,可以实现地质、农林业监测,与此同时,应用于湖泊、雪地、植被、街道以及火车站等目标的基于随机场模型的遥感影像变化检测,可以应用在地物状态监测等领域[2]

因此,遥感影像变化检测技术作为测绘技术的重要分支,提升其技术水平已成为地理国情监测的迫切需求[3]。所谓变化检测,是利用不同时期同一区域的遥感影像,分析和判断影像间的变化,从而在土地资源规划等应用中发挥着关键的作用。通常变化检测主要有两种方法: 一:分类后变化检测; 二:对影像直接进行变化检测[4]。为了避免因分类不精准而累积误差,很多学者直接针对影像进行了变化检测的研究。其中基于变化向量分析(cva,change vector analysis)的变化检测法,它将地物的变化表示为多光谱特征空间中像元的变化矢量,并通过图像处理和图像判读来确定地物变化的范围并进行统计分析,最后把所有像素分为变化和不变两个类,从而确定地物变化的类型信息。与其他变化检测方法相比,基于cva 的变化检测方法在处理上简单、直观、易操作,大大提高了检测效率,避免了由于个人经验所带来的误差[5],更因为能避免由于影像分类而造成的误差累积,它引起了学者们广泛应用和逐步改进。高分辨率遥感影像中不同地物尺度差别大,而且由于不同类别地物光谱重叠,所以最优分割尺度难以确定。因次在本毕业设计中针对改进cva-em的遥感影像变化检测的方法进行了研究,提出一种新的滤波模板,替换原始灰度差分均值,并且改进em的阈值自动确定方法,对有效的提高变化检测精度具有重要的学术价值和应用前景。

国内外研究现状

当前,没有一种变化检测流程及方法被普遍认为具有绝对优势和普适性。因为多数算法解决的问题及理论相对分散,至今大量的学者仍然认为遥感图像变化检测问题还需要根据特定情况从其原理及技术上进行深入研究。而且,现有的变化检测算法自动化的程度和实时性还难以达到要求,算法效率有待提高。多数变化检测算法常常依靠经验确定一些步骤和初始参数,在国际上还没有突破性的研究成果[2]

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2. 研究的基本内容

遥感影像变化信息的提取中,构造差分影像与确定变化信息的阈值是两个主要研究的方向。基于cva的遥感影像变化检测简单、直观、易操作,但对于普通的多光谱影像来说,影像各个波段间由于相关性存在数据冗余等问题,同时影像变化信息提取的效率与实验结果对差分影像的生成也带来一定的挑战。

基于cva的差分影像是由两个时相的影像各个波段的数据进行差值运算得到的,虽然构造的差分影像结构简单,运算量较少,但由于利用影像各个波段分别构造差值影像时,影像间存在一定的相关性,容易受到噪声影响,对变化检测产生不利的结果,会出现明显的“伪变化”和“椒盐现象”。因此,针对波段间的相关性带来的信息冗余,可以利用pca对两期影像的像元先进行线性变换,然后提取互不相关的前两个主成分作为下一步的输入数据。变换后的数据尽可能保留了影像变化信息,并且抑制了波段间信息冗余和部分噪声的干扰,既实现数据压缩,也突出主要信息,达到了增强影像的目的。

由于传统线性滤波未结合遥感影像的波谱信息和邻域信息,导致算法对噪声敏感且鲁棒性较差,因此在毕业设计中提出一种非线性滤波模板来替换原始灰度差分均值。由于结合了光谱和空间上下文信息,该模板能有效应对变化检测结果中的伪变化及椒盐现象,最大化保存了影像的变化结构并滤除噪声。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

2019年1月10日之前,查阅相关文献,完成任务书的填写;

2019年1月10日到3月15日之间,开题阶段:在老师的指导下,查阅相关最新的文献,了解课题的相关知识,收集并整理大量资料,填写开题报告,完成开题;

2019年3月15日到4月15日,进一步深入研究改进cva-em的高分辨率遥感影像变化检测,对提出的改进方案进行实验,分析实验结果并比较方法利弊;

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4. 参考文献

[1] 赵忠明,孟瑜,岳安志等.遥感时间序列影像变化检测研究进展[j].遥感学 报,2016,20(5):1111-1125.

[2]佟国峰,李勇,丁伟利,岳晓阳.遥感影像变化检测算法综述[j].中国图象图形学报,2015,20(12) : 1561-1571.

[3]李德仁,眭海刚,单杰.论地理国情监测的技术支撑[j].武汉大学学报( 信息科学版),2012,37(5):505-512.

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