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一种新的无监督的卫星影像变化检测算法 被引量：6
1
作者 贾振红 余银峰 +1 位作者 杨杰 胡英杰 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期461-464,共4页
提出了一种基于主分量分析(PCA)和上下截集模糊Kohonen聚类网络(UDSFKCN)的、无监督的、不同时相的和卫星影像的像素级变化检测新算法。将PCA和UDSFKCN两种方法结合,并将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。该方法结合每个像素的邻... 提出了一种基于主分量分析(PCA)和上下截集模糊Kohonen聚类网络(UDSFKCN)的、无监督的、不同时相的和卫星影像的像素级变化检测新算法。将PCA和UDSFKCN两种方法结合,并将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。该方法结合每个像素的邻域信息,利用PCA,产生每个像素对应的基于邻域信息的特征向量;又将变化区域检测问题转化为两类间的分类问题;然后利用UDSFKCN对每个像素所对应的特征向量进行变化类与未变化类的聚类,得到像素级的变化区域的检测图。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,本文算法具有更高的检测准确性和抗噪性能。 展开更多
关键词 主分量分析(PCA) 上下截集模糊Kohonen聚类网络(UPSFKCN) 无监督变化检测 多时相卫星影像 遥感
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吉林西部多时相遥感数据分类方案的构建及应用 被引量：5
2
作者 李晓东 姜琦刚 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期907-915,共9页
为了深化遥感监测方法在生态环境调查中的应用,本文以吉林西部为试验区,设计了一种多时相遥感数据分类方案。该方案以物候信息为主,结合地物特征变量(植被、水体和土地信息)构建的多维特征空间数据集用于土地覆被分类。该遥感分类方案... 为了深化遥感监测方法在生态环境调查中的应用,本文以吉林西部为试验区,设计了一种多时相遥感数据分类方案。该方案以物候信息为主,结合地物特征变量(植被、水体和土地信息)构建的多维特征空间数据集用于土地覆被分类。该遥感分类方案提取了9种地表覆被类型,结果表明:地表植被季节变化信息和土地利用信息的引入能明显改善土地覆被的分类精度;与基于原始波段的分类方案相比,多时相遥感数据分类方案的分类精度最好,总体分类精度为95.50%,Kappa系数为95.04%。 展开更多
关键词 吉林西部 多时相遥感数据 土地覆被分类 物候信息
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对应分析在多时相遥感影像分类前变化检测中的应用--以江苏省盐城市为例 被引量：3
3
作者 刘春悦 张树清 +3 位作者 江红星 刘志明 李晓峰 那小东 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2008年第9期1409-1414,共6页
利用对应分析(Correspondence Analysis,CA)对江苏省盐城市及周边地区两个不同时相影像进行土地利用/土地覆被(landuse/landcover,LULC)变化检测。在对两幅辐射归一化影像采用CA算法进行变换后,将二者的第一主成分(Principal Component1... 利用对应分析(Correspondence Analysis,CA)对江苏省盐城市及周边地区两个不同时相影像进行土地利用/土地覆被(landuse/landcover,LULC)变化检测。在对两幅辐射归一化影像采用CA算法进行变换后,将二者的第一主成分(Principal Component1,PC1)相减得到差值影像,利用总体精度(Overall Accuracy)曲线,经反复试验,最终设定±1.6δ作为上下限最佳阈值,对差值影像进行密度分割(DensitySlice),并提取出研究区域的植被变化信息。在利用混淆矩阵与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)所得的结果对比中发现,CA变换变化检测的结果要明显优于传统的PCA变化检测的结果。CA结果显示,CA变换变化检测结果的总体精度为89.60%,卡帕系数(Kappa Coefficient)为0.8194,比PCA变化检测结果卡帕系数提高近0.1,由此可见,CA变换可以作为用于检测土地覆被变化的一种有效的多元统计分析技术。 展开更多
关键词 对应分析 主成分分析 多时相遥感影像 分类前变化检测
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遥感图像变化检测算法研究 被引量：3
4
作者 余银峰 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 庞韶宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第25期168-170,174,共4页
提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的无监督的不同时相的卫星影像的变化检测新算法。该算法将非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络这两种方法结合,将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。实验结果表明,... 提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的无监督的不同时相的卫星影像的变化检测新算法。该算法将非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络这两种方法结合,将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 脉冲耦合神经网络 无监督变化检测 多时相卫星影像 遥感
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多时相遥感影像变化检测算法研究
5
作者 余银峰 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 庞韶宁 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期25-27,共3页
本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模... 本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模糊Kohonen聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类,最终得到变化检测图像。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 上下截集模糊Kohonen聚类网络 多尺度多方向 多时相遥感影像
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一种改进的多时相卫星影像金字塔模型及组织方法
6
作者 袁昱纬 王长力 夏明卓 《无线电工程》 北大核心 2022年第10期1828-1833,共6页
为了克服多时相卫星影像数据组织管理中存储开销大、访问效率低以及未考虑用户检索访问特点等问题,提出了一种改进的多时相卫星影像金字塔模型及组织方法。根据用户对不同时相卫星影像检索访问量的不同特点,调整多基态修正模型构建顺序... 为了克服多时相卫星影像数据组织管理中存储开销大、访问效率低以及未考虑用户检索访问特点等问题,提出了一种改进的多时相卫星影像金字塔模型及组织方法。根据用户对不同时相卫星影像检索访问量的不同特点,调整多基态修正模型构建顺序,并构建2个不同基态距的多基态修正模型和临时基态,分别基于影像金字塔模型进行组织管理,能够有效兼顾不同时相卫星影像数据的存储开销和检索访问效率需求。应用实例验证了改进方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多时相卫星影像 金字塔模型 多基态修正模型 基态距 临时基态
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基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究 被引量：3
7
作者 韩文军 张苏 +1 位作者 焦全军 吴骅 《林业调查规划》 2019年第2期1-6,共6页
多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区... 多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。 展开更多
关键词 多时相CHRIS高光谱卫星影像 树种分类 光谱特征 BHATTACHARYYA距离 波段选择 可分性准则
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