文献类型：期刊文章

作　　者：赖正文[1] 夏小云[2]

LAI Zhengwen;XIA Xiaoyun(School of Art and Design,Guangzhou Navigation University,Guangzhou 510725,China;School of Mathematics,Physics and Information Engineering,Jiaxing University,Jiaxing 314001,China)

机构地区：[1]广州航海学院艺术设计学院,广东广州510725 [2]嘉兴学院数理与信息工程学院,浙江嘉兴314001

出　　处：《测绘通报》

基　　金：国家自然科学基金(61703183)。

年　　份：2021

期　　号：2

起止页码：59-63

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,而像素级变化检测方法主要分析图像的光谱信息,导致将像素级变化检测方法用于高分辨率遥感图像具有一定的局限性。因此,本文提出了一种像素级与对象级相结合的高分辨率遥感图像变化检测方法,解决了像素级与对象级变化检测方法中存在的椒盐现象、误检等问题。首先,结合高分辨率遥感图像的多维特征,构建遥感图像变化检测模型;其次,利用随机森林分类器对图像进行分类,得到像素级变化检测结果;最后,将像素级变化检测结果与图像对象分割结果进行融合,得到图像变化区域和不变区域。试验结果表明,该算法具有较高的准确率和检测精度。

关 键 词：遥感图像 变化检测 随机森林  像素级 对象级  

分 类 号：P237]