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利用随机森林回归融合SAR与多光谱图像进行变化检测

DOI：10.3390/ijgi7100401 期刊：ISPRS International Journal of Geo-Information 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 为克服单一遥感数据在变化检测中的不足，可联合使用合成孔径雷达（SAR）与光学影像数据进行互补。但传统图像融合方法无法解决成像机制差异问题，且存在变化检测适用性、光学影像时效性等实际局限。本研究提出一种新型SAR与光学影像融合方法，预期在提升视觉效果的同时最小化两种成像机制的差异。该算法通过随机森林（RF）回归建立SAR与多光谱（MS）影像的关系，生成既包含SAR影像地表粗糙度特征又保留MS影像光谱特征的融合影像。与传统融合方法相比，经评估验证该融合影像的光谱质量与空间质量均显著提升。进一步对比随机梯度提升回归、自适应提升回归等其他集成方法后，证实RF回归性能最优。随后基于融合SAR与MS影像开展变化检测，并与MS影像间、SAR影像间及未融合影像的变化检测结果进行对比：融合影像的检测结果与MS影像相近，且较SAR影像有明显改善。最终证实该方法适用于变化检测任务。
作者： Dae Kyo Seo，Yong Hyun Kim，Yang Dam Eo，Mi Hee Lee，Wan Yong Park
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种融合SAR与光学影像进行变化检测的新方法，通过最小化成像机制与时间要求的差异，克服传统影像融合方法的局限性。

研究成果

所提出的方法有效融合了SAR与多光谱图像，在光谱和空间质量上较传统方法有显著提升。该方法在变化检测中展现出适用性，其检测效果与基于多光谱图像的检测相当，且优于基于SAR图像的检测。未来工作包括将该方法扩展至其他传感器，并验证其在不同时间段和季节的有效性。

研究不足

1. 仅限于KOMPSAT-5和Landsat-8 OLI影像；对其他传感器的适用性尚未验证。 2. 该方法在更长时间跨度和不同季节特征下的有效性需进一步验证。 3. 融合SAR影像检测狭窄区域变化时存在挑战。

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