多時(shí)相遙感影像變化檢測(cè)方法研究.pdf

1、多時(shí)相遙感圖像變化檢測(cè)技術(shù)是通過對(duì)比和分析同一地域不同時(shí)相的遙感圖像以獲取所研究的對(duì)象變化信息的技術(shù)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，多時(shí)相遙感圖像變化檢測(cè)已經(jīng)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防建設(shè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，主要用于城市資源數(shù)據(jù)更新及利用、環(huán)境監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析以及毀傷效果評(píng)估等方面。在對(duì)變化檢測(cè)做了系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，論文針對(duì)兩種不同的遙感數(shù)據(jù)源提出了不同的變化檢測(cè)算法。
　　 首先，對(duì)于多波段TM影像的變化檢測(cè)，本文提出了一種改進(jìn)的基于K

2、L變換的變化檢測(cè)方法。KL變換能夠把原來多個(gè)波段中的有用信息盡量集中到數(shù)目盡可能少的新的組分圖像中，并能夠使新的組分圖像之間互不相關(guān)。在確保計(jì)算精度的前提下，本文引入最佳波段組合的思想，選取多波段TM影像中的某幾個(gè)波段進(jìn)行組合，對(duì)合成后的影像作KL變換，從而減少了運(yùn)算時(shí)間，解決了傳統(tǒng)的KL變換耗時(shí)多的問題。由于變換結(jié)果的前幾個(gè)分量上集中了兩個(gè)影像的主要信息，而后幾個(gè)分量則反映出了兩影像的差別信息，可以突出變化信息，因此可選擇變換后最佳的

3、分量組合來提取變化區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法集中了兩個(gè)時(shí)相的影像信息，信息量豐富，變化信息突出，噪聲信息對(duì)其影響較小。
　　 其次，對(duì)于分辨率高的SPOT影像，本文提出了一種基于灰度差分與紋理特征差分圖像融合的變化檢測(cè)算法。圖像差分是實(shí)現(xiàn)變化區(qū)域檢測(cè)最直接的方法，但僅僅根據(jù)地物光譜特征差異得到的灰度差分圖像不能完全表征地物局部結(jié)構(gòu)的變化。針對(duì)灰度差分法不能突顯地物空間結(jié)構(gòu)特征的不足，結(jié)合紋理差分圖像在結(jié)構(gòu)特征上的特點(diǎn)，將灰度差分