【摘 要】
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传统基于统计的高空间分辨率遥感影像变化检测需假设数据服从正态分布,如基于卡方检验的变化检测,但受困于样本数据不严格服从正态分布,检测效果并不理想。针对此问题提出一
【机 构】
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西安科技大学测绘科学与技术学院,武汉大学遥感信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“反射率与叶绿素荧光协同的小麦白粉病早期探测机理与方法研究”(编号:41601467),陕西省自然基金项目“矿井巷道围岩变形监测摄影测量计算机视觉方法关键技术研究”(编号:2018JM5103)共同资助
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传统基于统计的高空间分辨率遥感影像变化检测需假设数据服从正态分布,如基于卡方检验的变化检测,但受困于样本数据不严格服从正态分布,检测效果并不理想。针对此问题提出一种基于箱线图的变化检测方法,不需任何假设,根据数据结构本身固有模型进行变化检测。首先,经由矢量引导的增长式分割获得对象;然后,结合纹理与光谱特征计算其余弦值;最后,采用箱线图算法获得变化对象。以高分一号融合影像为实验数据进行验证,结果表明,结合矢量夹角余弦与箱线图进行变化检测的总体精度可达88.21%,相比马氏距离与卡方检测的方法和结合马氏距离与
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