一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法

摘要：

基于改进的半监督FCM算法和马尔科夫随机场,提出了一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法.首先将两幅遥感图像相减得到差值图像,并通过第4波段的差值给出了一种新的样本标记方法;然后,通过标记样本对差值图像利用半监督FCM算法进行聚类;最后,为了提高监测精度和去除聚类噪音点,利用像元点之间的空间邻接关系和马尔科夫随机场,通过更新后的隶属度矩阵得到了监测结果.为了验证本文方法的有效性,选取了两组TM遥感图像,监测了森林的变化.试验结果表明,改进的半监督FCM算法可以减少监测的漏检率,马尔科夫随机场方法可以很好地去除聚类过程中形成的噪声点,减少监测的虚检率.

关键词：变化检测、半监督FCM算法、马尔科夫随机场、遥感影像分类

分类号：P23(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金41771178,61772252;广东省数学与交叉科学普通高校重点实验室开放课题

在线出版日期：2018-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：50-54