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题名多时相遥感变化检测的动态贝叶斯网络研究
被引量：5
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作者
欧阳赟
马建文
戴芹
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机构
中国科学院遥感应用研究所
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出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第4期440-448,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(40571100)
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文摘
动态贝叶斯网络是20世纪90年代在贝叶斯网络基础上发展起来的、利用时序动态数据产生可靠概率推理的新方法,动态贝叶斯网络为实现遥感变化检测从静态到动态分析提供了一种新的途径。在实现了贝叶斯网络遥感数据分类的基础上,把握发展动态,探索了利用动态贝叶斯网络对多时相多特征遥感数据进行变化检测的问题。以北京东部地区1994年、2001年和2003年5月Landsat TM遥感数据为例,介绍了利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测的基本过程。实验结果表明:动态贝叶斯网络算法可以一次性输入和处理多个时相的遥感数据,并通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间特征和状态变化的关系。
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关键词
贝叶斯网络
动态贝叶斯网络
多时相遥感变化检测
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Keywords
Bayesian Networks （BNs）
Dynamic Bayesian Networks （DBNs）
multi-temporal remote sensing change detection
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名微粒群优化方法的遥感影像变化检测研究
被引量：11
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作者
戴芹
刘建波
刘士彬
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机构
中国科学院对地观测与数字地球科学中心
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出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第6期857-863,885,共8页
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基金
国家自然科学基金(40701105)
中国科学院对地观测与数字地球科学中心主任科学基金
中国科学院青年创新促进会项目
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文摘
将微粒群优化方法引入遥感信息变化检测领域,构建了基于微粒群优化方法的遥感信息变化检测方法。在变化监测的过程中,通过变化规则的自动搜索和建立,实现了遥感影像变化信息的一次性直接提取。应用微粒群优化方法对北京试验区2000—2006年、2006—2009年两个时间段的遥感影像进行土地覆盖类型的变化信息检测,并与决策树(C4.5和PART)、最大似然等方法的变化检测结果进行对比分析。结果表明,微粒群优化方法能够自动搜索变化规则,得到的变化规则比决策树方法更简单,并能够获得更高的检测精度。
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关键词
微粒群优化
多时相遥感影像
变化检测
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Keywords
particle swarm optimization algorithm~ multi-temporal remote sensing image~ change detection
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分类号
P223
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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