【摘 要】
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提出基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的多阈值遥感影像变化检测方法,以改善多时相遥感影像变化检测中多变化阈值选取时存在的计算量大和计算时间长的问题。首先采用影像差值法构造多时相遥感影像差异影像,并分析差异影像的直方图分布；然后,分析一维OTSU法的原理,将一维OTSU法拓展到三维OTSU,将单阈值拓展到三阈值；接着,引入粒子群算法的思想,研究粒子群算法
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,昆明650093 昆明市测绘管理中心,昆明650050
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提出基于粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的多阈值遥感影像变化检测方法,以改善多时相遥感影像变化检测中多变化阈值选取时存在的计算量大和计算时间长的问题。首先采用影像差值法构造多时相遥感影像差异影像,并分析差异影像的直方图分布；然后,分析一维OTSU法的原理,将一维OTSU法拓展到三维OTSU,将单阈值拓展到三阈值；接着,引入粒子群算法的思想,研究粒子群算法的原理及其寻优过程,提出基于粒子群的三维OTSU多阈值的图像分割方法,并将其用于对差异影像进行二值分割；最后采用提出的方法对选取的实验数据进行变化检测实验,并与一维OTSU法和三维OTSU穷举法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94％,结果说明提出的方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。
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