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一种顾及多特征的建筑物变化检测方法.docx
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2023-02-23
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一种顾及多特征的建筑物变化检测方法.docx
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摘要
建筑物变化检测干扰因素太多,导致算法鲁棒性差, 自动化程度较低。针对高分辨率卫星数据特点,
提出了一种顾及多特征的建筑物变化检测方法,综合利用建筑物指数特征、光谱变化特征、阴影特
征等解决高分辨率遥感影像的建筑物变化自动检测问题。该方法将变分建筑物指数的差异作为建筑
物变化决策因子,多元变换(multivariate alteration detection,MAD)变量作为光谱变化因子,
在 D-S (Dempster-Shafer)证据理论框架下建立概率模型,采用像素级、特征级和对象级相结合
的策略进行建筑物变化检测;同时将阴影作为辅助因子进行场景理解的变化信息后处理,进而去除
一些非建筑物变化的高亮度区域。并利用两套 ZY-3 数据进行了相关实验,得到了较好的结果。
Abstract
There are too many interference factors in building change detection, which leads to
poor robustness and low degree of automation of algorithm. A building change
detection method with multi-feature for high resolution satellite data is proposed in
this paper. The method considers the building index feature, spectral change
feature, shadow feature, et al. Difference of building index is used as the building
change indicator and the MAD (multivariate alteration detection) variables are used
as the spectral change index. The Dempster-Shafer fusion theory is adopted to
combine two change indicators to get change probability map, and then combination
of pixel-level, feature-level and object-level are used for the automatic building
change detection. The shadow feature is also used to assist understanding the scene
which can remove some high bright none-building areas. The experiments are
conducted on ZY-3 satellite images and acquire good result. The experimental
results demonstrate the effectiveness of the algorithm and the overall procedure.
译
关键词
建筑物变化检测; 多特征; D-S 证据理论; 多元变换; 高分辨率影像
Keywords
building change detection; multi-feature; Dempster-Shafter
theory; MAD(multivariate alteration detection); high resolution image
译
建筑物作为城市的标志性地物类型被视为重要的“目标”地物,其新建、重建和消失对于政府部门来
说是一个非常重要的信息,尤其是城市郊区涉及拆迁赔偿,做到随时监控违建、乱建现象非常重要。
由于建筑物具有一定的高度,三维信息比周围的地物凸出,所以有的研究者利用的高程数据将建筑
物与其他地物进行区分,其中有的仅基于立体影像对生成的 DSM(digital surface model)高程数
据
[1, 2]
,有的则利用了立体影像对生成的 DSM 高程数据和影像对的光谱信息
[1, 3, 4]
。但实际中立体
影像对通常不易获得,生成 DSM 的影像匹配也是一个技术难题,导致 DSM 生成精度不高,进而
影响变化检测结果。文献[5]利用多元数据进行建筑物变化检测,该类方法需要多种数据联合分类
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