电光与控制
電光與控製
전광여공제
ELECTRONICS OPTICS & CONTROL
2015年
3期
45-49
,共5页
遥感影像%特征融合%变化检测%自适应调节%神经网络
遙感影像%特徵融閤%變化檢測%自適應調節%神經網絡
요감영상%특정융합%변화검측%자괄응조절%신경망락
remote sensing image%features fusion%change detection%adaptive control%neural network
常规的遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分挖掘高分辨率遥感影像的多特征信息,导致检测结果完整性不高、准确性低等问题,针对此问题,提出一种基于面向对象思想的多特征自适应融合的遥感影像变化检测方法.首先,应用eCognition软件对两时相遥感影像进行分割,提取影像对象的光谱、纹理、形状特征,然后构建神经网络进行特征融合,自适应地调节特征融合权值,得到最终检测结果.实验结果表明,多特征自适应融合的检测方法能够有效减小漏检、虚检概率,提高检测的准确性与完整性.
常規的遙感影像變化檢測主要基于光譜信息,沒有充分挖掘高分辨率遙感影像的多特徵信息,導緻檢測結果完整性不高、準確性低等問題,針對此問題,提齣一種基于麵嚮對象思想的多特徵自適應融閤的遙感影像變化檢測方法.首先,應用eCognition軟件對兩時相遙感影像進行分割,提取影像對象的光譜、紋理、形狀特徵,然後構建神經網絡進行特徵融閤,自適應地調節特徵融閤權值,得到最終檢測結果.實驗結果錶明,多特徵自適應融閤的檢測方法能夠有效減小漏檢、虛檢概率,提高檢測的準確性與完整性.
상규적요감영상변화검측주요기우광보신식,몰유충분알굴고분변솔요감영상적다특정신식,도치검측결과완정성불고、준학성저등문제,침대차문제,제출일충기우면향대상사상적다특정자괄응융합적요감영상변화검측방법.수선,응용eCognition연건대량시상요감영상진행분할,제취영상대상적광보、문리、형상특정,연후구건신경망락진행특정융합,자괄응지조절특정융합권치,득도최종검측결과.실험결과표명,다특정자괄응융합적검측방법능구유효감소루검、허검개솔,제고검측적준학성여완정성.
