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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (1): 30-36    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.01.05
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基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测
李亮1(), 王蕾1, 王凯2, 李胜1
1.四川省第三测绘工程院,成都 610500
2.长江勘测规划设计有限责任公司工程移民规划研究院,武汉 430010
A change detection method for vector map and remote sensing imagery based on object heterogeneity
Liang LI1(), Lei WANG1, Kai WANG2, Sheng LI1
1. The Third Academy of Engineering of Surveying and Mapping, Chengdu 610500, China
2. Planning and Research Institute of Resettlement, Changjiang Institute of Survey, Planning, Design and Research, Wuhan 430010, China
全文: PDF(1501 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

为实现矢量图与遥感影像的自动变化检测,提出一种基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测方法。以旧时期矢量图为约束,对新时期遥感影像采用标记分水岭算法进行影像分割获取像斑; 提取兼顾光谱特征与纹理特征的像斑直方图作为像斑的特征,利用直方图相交距离构建像斑特征距离; 利用新时期像斑与旧时期同类别像斑特征距离的平均值计算像斑的异质度,采用最大熵法自动获取各地物类别的异质度阈值; 通过比较像斑异质度与矢量图所在时期对应类别的异质度阈值,实现像斑的变化/未变化判别。对QuickBird遥感影像的实验验证了所提方法的有效性,变化检测正确率达到了95%。

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李亮
王蕾
王凯
李胜
关键词 像斑像斑异质度影像分割直方图相交距离最大熵    
Abstract

In order to realize the automatic change detection with vector map and remote sensing imagery, a change detection method based on the object heterogeneity for vector map and remote sensing imagery is proposed in the paper. Image segmentation under the constraint of vector map was employed to get image objects using marker-based watershed algorithm. The features of the object were extracted by histogram which describes both gray feature and texture feature. The histogram intersection distance was adopted to measure the feature distance. The object heterogeneity was built by the average of the distance between the object and the other objects with the same class in old period. Change/nochange label of the objects can be determined by comparison the object heterogeneity with the heterogeneity threshold of the class which was calculated by Maximum Entropy Principle automatically. Experiments on QuickBird remote sensing images verified the effectiveness of the proposed method ,and the correct rate of the change detection is up to 95%.

Key wordsobject    object heterogeneity    image segmentation    histogram intersection distance    maximum entropy
收稿日期: 2016-07-24      出版日期: 2018-02-08
:  TP751.1  
基金资助:四川省测绘地理信息局2017年科技计划项目“基于高分遥感影像的典型地理国情要素提取关键技术研究”(编号: J2017ZC06)和数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目“基于遥感影像的矢量图更新关键技术研究”(编号: DM2016SC04)共同资助
作者简介:

第一作者: 李 亮(1987-),男,博士,工程师,主要从事遥感影像的智能化解译研究。Email:liliang1987wuda@163.com

引用本文:   
李亮, 王蕾, 王凯, 李胜. 基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 30-36.
Liang LI, Lei WANG, Kai WANG, Sheng LI. A change detection method for vector map and remote sensing imagery based on object heterogeneity. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(1): 30-36.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.01.05      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I1/30
Fig.1  本文方法流程图
Fig.2  矢量图约束的影像分割示意图
Fig.3  像斑直方图特征示意图
Fig.4  像斑类别异质度示意图
Fig.5  实验数据
Fig.6  变化检测精度与灰度级关系
Fig.7  不同方法变化检测结果对比
变化检测方法 正确率 误检率 漏检率
像斑灰度均值法 92 39 45
本文方法 95 23 31
Tab.1  2种方法变化检测精度对比
项目 检测未变化
像元/个
检测变化
像元/个
像元合计/个
实际未变化像元/个 1 736 367 42 604 1 778 971
实际变化像元/个 63 778 143 885 207 663
合计像元/个 1 800 145 186 489 1 986 634
正确率/% 95
误检率/% 23
漏检率/% 31
Tab.2  本文方法变化检测结果的混淆矩阵
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