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        基于超像素的CD-BS遙感影像變化檢測方法

        2021-08-16 11:17:04趙子昕赫佳妮
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年22期
        關(guān)鍵詞:變化檢測像素卷積

        趙子昕 赫佳妮

        (遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,遼寧 大連 116000)

        1 概述

        基于對象的變化檢測方法大致可以分為分類后比較法和直接比較法[1]。在缺少先驗知識的情況下,基于對象的遙感影像變化檢測方法獲得的標(biāo)記樣本質(zhì)量不高,結(jié)果精確度較低[2]。

        2 一種新的距離度量方法

        2.3 對集合LOS中每個像素進(jìn)行加權(quán)平均,按式1)計算:

        用所得的值XuOM替換LOS中對應(yīng)位置像素,得到新的集合

        3 實驗結(jié)果及分析

        3.1 實驗數(shù)據(jù)

        第一組遙感影像使用Landsat-7ETM+多光譜影像,分別在2001年7月30日和2006年6月26日獲取于巴西地區(qū),圖1。第二組遙感影像使用Landsat-5 TM多光譜影像,分別在2000年7月15日和2006年7月16日獲取于巴西地區(qū),圖2。

        圖1 dataset 1遙感影像及參考變化圖

        圖2 dataset 2遙感影像及參考變化圖

        3.2 實驗結(jié)果及分析

        我們將本文的方法與三個競爭性的PCA-Kmeans[3]方法,CWNN[4]方法和GaborPCANet[5]方法得到的檢測結(jié)果進(jìn)行了比較。表1表2給出了4個方法在數(shù)據(jù)集1,2上的檢測結(jié)果,由于PCA-Kmeans[3]方法采用了降維技術(shù),引起了部分信息的丟失,從而獲得了最低的分類結(jié)果93.29 %。在CWNN方法中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用,使得該方法獲得了最好的檢測精度97%。同時卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高精度是以訓(xùn)練大量標(biāo)記樣本而耗費較多時間為代價的。雖然在GaborPCANet[5]方法中采用濾波技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),但PCA的使用仍然損失了部分信息,達(dá)到了94.96%。可視化的檢測結(jié)果如圖3,4所示。

        表1 數(shù)據(jù)集1變化檢測精度評價

        表2 數(shù)據(jù)集2變化檢測精度評價

        圖3 數(shù)據(jù)集1對比變化檢測結(jié)果

        圖4 數(shù)據(jù)集2對比變化檢測結(jié)果

        4 結(jié)論

        本文采用一種疊加超像素分割結(jié)果的方法自動獲取高質(zhì)量的標(biāo)記樣本。通過兩組實驗證明了本文方法的有效性和優(yōu)越性。本文方法的優(yōu)勢在于,在沒有任何先驗知識的情況下,采用一種基于超像素的方法獲取高精度的標(biāo)記樣本。充分利用了超像素的均質(zhì)性和空間特征。

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