基于Spark的遙感影像多時(shí)相變化檢測(cè)系統(tǒng).pdf

1、近年來(lái)隨著各種新型的傳感器不斷涌現(xiàn)，遙感技術(shù)的提升，我國(guó)的高分辨率遙感衛(wèi)星技術(shù)取得了飛速地發(fā)展，高分辨率遙感影像的數(shù)據(jù)級(jí)別趨于海量化發(fā)展，數(shù)據(jù)類型也越來(lái)越多樣化。海量的遙感影像數(shù)據(jù)帶來(lái)更多信息的同時(shí)也給快速處理帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。由于衛(wèi)星周期性旋轉(zhuǎn)的特點(diǎn)，同一個(gè)地區(qū)在不同時(shí)間將會(huì)被衛(wèi)星拍攝到很多次。通過(guò)檢測(cè)同一地區(qū)不同時(shí)間影像發(fā)生的變化，有利于發(fā)現(xiàn)該地區(qū)地面覆蓋變化情況。變化檢測(cè)算法根據(jù)影像分析的層次不同可以分為像素級(jí)、特征級(jí)和目標(biāo)級(jí)這三

2、類，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的機(jī)理，變化檢測(cè)算法可以分為有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督兩類。傳統(tǒng)的變化檢測(cè)都是基于單機(jī)來(lái)處理，面對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)量較小的場(chǎng)景，處理比較方便，但是面對(duì)高分辨率遙感影像，處理速度較慢甚至不能處理。
　　本研究針對(duì)高分辨率遙感影像多時(shí)相變化檢測(cè)問題，利用Spark這一基于內(nèi)存計(jì)算的計(jì)算引擎來(lái)處理，加快檢測(cè)速度。采用有監(jiān)督的像素級(jí)變化檢測(cè)方法。面對(duì)高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，首先利用降維算法，找出主成分，然后利用手動(dòng)標(biāo)記的方法，找出各地區(qū)的樣