自适应空间邻域分析和瑞利-高斯分布的多时相遥感影像变化检测

摘要：

提出了一种基于自适应空间邻域分析和瑞利一高斯模型(Rayleigh-Gauss models,RGM)分布的多时相遥感影像自动变化检测方法.该方法把自适应空间邻域信息和改进的差值影像与比值影像乘积变换融合法(improved multiplying transform fusion,IMTF)结合构造差异影像,可以有效地抑制噪声和消除多时相影像之间配准误差的影响,具有更强的鲁棒性.在对差异影像的分割处理中,运用瑞利和高斯模型分别模拟变化类像元和非变化类像元的分布情况,然后估计出两类像元的概率密度参数,最后采用改进的KjIKittler-Illingworth)阈值选择算法自动高效地确定最佳变化检测阈值,提取变化区域.通过对模拟的和真实的MTRSI数据集的实验表明所提出的方法是有效的和鲁棒的.

关键词：变化检测、空间邻域分析、瑞利一高斯模型、阈值选择

所属期刊栏目：13

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60703109,60702062,;国家"863"项目2006AA01Z107,2007AA122136,2007AA12Z223,;国家"973"项目2006CB705700,;教育部长江学者和创新团队支持计划IRT0645

在线出版日期：2009-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：631-646