【摘 要】
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为充分利用遥感影像中包含的光谱特征和纹理特征,提出一种面向对象的多特征融合的变化检测方法。首先通过影像分割获取像斑;然后统计各像斑的光谱直方图和LBP(local binary p
【机 构】
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四川省第三测绘工程院; 武汉大学遥感信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41101412);中央高校基本科研业务费专项基金(3101009);测绘地理信息公益性行业科研专项经费(201412010)
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为充分利用遥感影像中包含的光谱特征和纹理特征,提出一种面向对象的多特征融合的变化检测方法。首先通过影像分割获取像斑;然后统计各像斑的光谱直方图和LBP(local binary patterns)纹理直方图;利用G统计量计算不同时期像斑之间的光谱距离和纹理距离,采用自适应的方法将光谱距离和纹理距离组合构建像斑的异质性;最后结合EM(expectation maximization)算法和贝叶斯最小错误率理论获取像斑的变化/非变化类别。利用QuickBird和SPOT-5影像的试验表明该方法能够充分融合光谱特征和纹理特征,从而提高变化检测的精度。
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