该【高分辨率遥感图像的结构变化检测 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【4】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【高分辨率遥感图像的结构变化检测 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。高分辨率遥感图像的结构变化检测随着遥感技术的不断发展,高分辨率遥感图像在不同领域的应用越来越广泛,如城市规划、农业生产监测、环境保护等。但是随着时间的推移,遥感图像中的地物可能会发生结构性变化,例如城市中的道路、建筑物、绿地等因为建设工程、自然灾害、人类活动等原因都有可能发生变化。因此,高分辨率遥感图像的结构变化检测具有重要的应用价值。一、研究背景遥感技术于20世纪50年代开始被广泛应用,随着技术的不断进步,大范围、高时空分辨率、高精度的遥感图像已成为获取地表信息的重要手段。在这样的遥感图像中,地物的结构、形态、纹理等特征都能够很好地表现出来。但是遥感图像的结构变化检测一直是遥感领域的一个难点问题。遥感图像的结构变化检测是指在两个或多个时间点获取的遥感图像中,检测出地物结构方面的变化。如何准确、高效地检测遥感图像中的结构变化是各个领域研究的重要课题,不仅在城市规划中起到重要作用,也有助于对环境变化、生态系统变化进行快速、准确的识别和监测,对于推动城市发展、生态保护等领域的可持续发展具有重要的意义。二、主要方法目前,高分辨率遥感图像的结构变化检测主要有以下几种方法:,主要是比较两张图像中每个像素的反射率或灰度级之间的变化。这种方法依赖于像素级的精确信息,但不适用于某些情况下的变化检测,比如大范围的变化或缩小的变化。、大小、颜色等特征来比较两个遥感图像,并提取出变化的目标。这种方法可以更好地检测出变化目标,但需要进行目标的分类和提取,任务量较大。。通过计算两张图像中地物周围的Gabor滤波器响应来提取纹理特征,通过比较纹理特征的相似度来检测结构变化。,随着深度学习的不断发展,人工神经网络等基于深度学习的方法也被应用于高分辨率遥感图像的结构变化检测中。这种方法可以自动地对图像进行特征提取和目标分类,可以更好地适应复杂的场景和任务,但也需要大量的数据和模型训练。三、研究现状目前,国内外对于高分辨率遥感图像结构变化检测的研究已经有了一定的进展。依据上述主要方法,研究者们开展了相应的探索和研究。基于像素的方法,传统的采用灰度差值和特征匹配算法已经可以做到较高的精度,但都在处理上还有比较明显的局限性。大规模建筑物变化的检测,对于像素级的算法而言,就存在着维数灾难浪费空间的问题。因此在现在提到的像素级方法,大多数都在某种程度上融合了基于目标或纹理的思想。基于目标的方法,现在在自然景物或半自然景物的检测上被广泛应用,而在城市区域依然只处于实验室研究及测试阶段。这种方法颇具可操作性,同时间前后获取的遥感图像可以直接匹配,因为提取出来的是二进制目标。因此在高分辨率遥感图像的结构变化检测中也得到了较好的应用。基于纹理的方法,其原理是通过计算两张遥感图像中地物周围的纹理特征进行提取,通常是利用Gabor滤波器计算响应。该方法的效果较好,而且不受地形的影响,因此被广泛应用于结构变化检测中。基于深度学习的方法,其优点是可以自动化地提取特征,并且可以用于大规模的变化检测任务。然而对于高分辨率的遥感图像来说,数据量比较庞大,需要更多的深度学习模型和更多的数据集。同时由于大数据样本的准备和算力的考虑,目前很少有学者将基于深度学习的方法运用到实际应用中。四、发展趋势未来高分辨率遥感图像的结构变化检测中,我们可以考虑以下发展趋势:,已经能对图像进行多尺度的处理,但不同尺度的图像特征信息的提取一直存在一定的局限性。如何关注不同尺度和空间分布下的视觉信息并融合图像信息,将是未来的研究重点。、精度较高的内容,深度学习模型将是更好的选择。但是各种算法和模型都有其自身的问题和局限性,因此共同发挥优势,继续加强深度学习和传统方法的结合是应该要面对的,实验与应用方向的融合可以给该方向带来更好的发展。,数据集的扩充和完善是未来研究的关键。人工标注的数据集虽然准确性高,但存在一定的时间和人力成本和量化难度。如何降低建设成本和准确性,将是未来数据集建设的重要方向。四、总结高分辨率遥感图像结构变化检测是近年来遥感领域研究的重点和难点之一,目前已经取得了一定的进展。未来的发展趋势在于深度学习技术的应用、多尺度方法的优化和数据集的完善。如何结合机器学习和传统算法,提高检测精度和有效性是未来的发展方向。同时,只有将遥感技术真正应用到各种不同领域后,才能推动其真正实现可视化,实时化和管理化,促进可持续发展。
高分辨率遥感图像的结构变化检测 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.