结合多尺度几何分析和KICA的遥感图像变化检测

摘要：

为了进一步提高基于独立分量分析ICA(Independent Component Analysis)的遥感图像变化检测精确度,更好地实现地表覆盖的动态监测,将多尺度几何分析和核独立分量分析KICA (Kernel Independent Component Analysis)相结合应用于遥感图像的地表覆盖变化检测.首先利用Contourlet变换、复Contourlet变换CCT(ComplexContourlet Transform)、非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)等多尺度几何分析对土地遥感图像进行多尺度分解;然后对分解后的数据进行核独立分量分析,通过核函数将数据映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的分量;最后将分离后的地表变化分量转化为图像分量,再采用最大类间方差法对变化图像进行分割,实现地表覆盖的变化检测.给出了本文方法和近年来提出的基于ICA、基于KICA、基于小波变换和ICA等变化检测方法的实验结果,并进行了分析和定量比较.实验结果表明,基于多尺度几何分析和KICA的变化检测方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,其中基于NSCT和KICA方法的错判和漏检误差最小,且在边缘细节方面处理得更好,而基于Contourlet变换和KICA方法的检测效率相对较高.

关键词：变化检测、核独立分量分析KICA、多尺度几何分析、Contourlet变换、非下采样Contourlet变换

所属期刊栏目：19

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金编号:60872065;农业部农业科研杰出人才基金和农业部农业信息技术重点实验室开放基金编号:2013001;江西省数字国土重点实验室开放基金编号:DLLJ201412;江苏高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2015-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：126-133