【摘 要】
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变化检测是多次观测地物或者现象后进行变化状态识别的过程。在城市地区高分辨率遥感影像中建筑物和道路占比最大,因此建筑物被列为最为重要的城市要素。像元级的建筑物变化检测存在显著的椒盐效应。而对象级变化检测方法中过小的分割尺度会分割过于零碎,即错误地将同一地物分割为多个对象而导致误检;而过大的分割尺度则可能将面积较小且光谱特征与邻近地物相似的变化建筑物合并到邻近对象中,地物会因过分割而漏检。高分辨率遥感
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变化检测是多次观测地物或者现象后进行变化状态识别的过程。在城市地区高分辨率遥感影像中建筑物和道路占比最大,因此建筑物被列为最为重要的城市要素。像元级的建筑物变化检测存在显著的椒盐效应。而对象级变化检测方法中过小的分割尺度会分割过于零碎,即错误地将同一地物分割为多个对象而导致误检;而过大的分割尺度则可能将面积较小且光谱特征与邻近地物相似的变化建筑物合并到邻近对象中,地物会因过分割而漏检。高分辨率遥感影像由于建筑物结构和光谱多样性导致建筑物提取变得复杂,针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足,且目标级建筑物变化检测往往过程繁琐且分割尺度难以确定等问题,本文通过融合像元级与对象级的方法,利用分割对象对像元级变化检测结果进行约束后处理,该方法既保留了像元级变化检测易行的优点,又利用对象级变化检测可显著改善椒盐效应的优势,一定程度提高了变化检测的精度。本文采用两组数据源来验证方法有效性:湖南省长沙市World View2/3航天高分辨率遥感影像和江西省新余市机载可见光影像。通过制图精度、用户精度、Kappa系数分别与像元级和对象级实验结果比对,Kappa系数在World View2/3影像工厂区提高了0.3697和0.2892,居民区提高了0.2028和0.6104;机载可见光影像工厂区分别提高了0.0385和0.3769,居民区提高了0.0798和0.3137。实验证明:融合对象级与像元级的变化检测方法能够有效抑制椒盐效应,显著提高建筑物变化检测的精度,提取建筑物边界清晰且形状完整。本文主要研究工作和成果可主要归纳如下:1.针对影像分别探究了合理的多维特征向量构造方法,加入光谱相关的特征因子（如归一化植物指数NDVI和形态学建筑物指数MBI）,NDVI便于进行植被与建筑物的区分,有效避免建筑物变化中错误地掺杂与植物相关的变化;MBI用于区分建筑物和其他不透水层,能够一定程度减弱如道路等其他不透水层地物变化被错误检测为建筑物的可能性。为了证明多维特征构造的有效性,利用召回率、精确度和总体精度F-Measure进行精度评定,实验结果表明针对影像加入光谱因子特征后精度有所提高。2.在前后时相影像特征向量构造后,选择建筑物变化,其他变化及未变化三种样本通过随机森林分类器进行变化建筑物提取,从而有效避免误差传递,同时计算随机森林分类器中OOB平均下降精度、Gini指数来度量特征重要性排序。3.本文采用迭代优化确定分割尺度的方法,有效解决了对象级变化检测方法中存在的分割边界和尺度难以确定的问题。4.通过数学统计方法利用分割对象对像元级变化检测结果进行约束,确定阈值范围,在合理区间内每隔0.5进行取值从而确定适合不同影像实验区域最佳约束阈值,有效改善了对象级检测结果破碎、不连续的问题,且避免了不透水层被错误检测为变化建筑物的现象。
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