【摘 要】
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针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法。选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vector analysis,CVA)和光谱斜率差异(spectral gradient difference,SGD)两种方法对两个时相遥感影像进行对应的差异影像构造;然后
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,昆明工业职业技术学院
【基金项目】
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国家自然学科基金项目“南方山地城镇建设用地与变化的坡度梯度效应研究”(编号:41961039),云南省应用基础研究计划面上项目“基于全卷积神经网络的多源遥感影像变化检测”(编号:2018FB078),云南省高校工程中心建设计划项目联合资助。
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针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法。选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vector analysis,CVA)和光谱斜率差异(spectral gradient difference,SGD)两种方法对两个时相遥感影像进行对应的差异影像构造;然后通过基于聚类的联合显著性方法分别获取两幅差异影像的联合显著性图;最后,将两幅联合显著性图进行融合得到联合
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