【摘 要】
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为充分发挥遥感影像中多种特征的优势及不同时相影像对象之间特征差异优势,本文利用预测精度高性能稳定的随机森林算法,提出一种基于特征差异的面向对象变化检测方法.首先,基于变化向量分析法对影像进行像元级变化检测,并多尺度分割检测结果;然后,提取每个对象在前后时相影像上的光谱、纹理特征及特征差值作为随机森林的输入数据,在像素级检测结果基础上选择分类样本构建分类模型;最后,利用训练好的分类模型提取最终的变化区域.实验结果表明,该方法能有效地利用对象特征差值提高变化检测精度.
【机 构】
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江苏省测绘工程院,江苏 南京210013;南京工业大学 测绘科学与技术学院,江苏 南京211816
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为充分发挥遥感影像中多种特征的优势及不同时相影像对象之间特征差异优势,本文利用预测精度高性能稳定的随机森林算法,提出一种基于特征差异的面向对象变化检测方法.首先,基于变化向量分析法对影像进行像元级变化检测,并多尺度分割检测结果;然后,提取每个对象在前后时相影像上的光谱、纹理特征及特征差值作为随机森林的输入数据,在像素级检测结果基础上选择分类样本构建分类模型;最后,利用训练好的分类模型提取最终的变化区域.实验结果表明,该方法能有效地利用对象特征差值提高变化检测精度.
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