基于Relief-PCA特征选择的遥感图像变化检测

作者：王守峰; 杨学志; 董张玉^*; 石聪聪

来源：图学学报, 2019, 40(01): 117-123.

• 遥感图像
• Relief-PCA
• 变化检测
• 图像特征

面向对象的变化检测技术在高分辨率遥感图像领域已经得到广泛地应用。由于遥感图像受光照、大气环境等成像条件的影响,图像特征的质量也参差不齐,筛选出高质量的特征成为对象级遥感图像变化检测的关键。针对此问题,提出了一种基于Relief-PCA特征选择的对象级遥感图像变化检测方法。首先,对原始图像进行多尺度分割获得目标对象,并提取对象的光谱特征与纹理特征;然后,利用对数比值法获得变化矢量,再使用Relief-PCA特征选择的方法对图像的对象特征进行筛选与降维;最后,计算并生成CVA变化强度图,利用Otsu方法对变化强度图进行阈值分割得到最终的变化检测结果。实验表明:与已有方法相比,该方法的变化检测精度更高,误检率和漏检率更低。

• 单位
  合肥工业大学