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一种融合阈值与聚类方法的光学中分辨率遥感影像变化检测框架
摘要： 在中分辨率遥感影像的变化检测（CD）中，阈值法和聚类法是最常用的两类方法。研究发现，期望最大化（EM）算法的阈值法通?；嵘砂罅啃榫负跄芗觳獬鏊斜浠腃D图，而模糊局部信息c均值算法（FLICM）则能获得一致性较好的CD图但存在部分漏检。为此，本文设计了一个融合阈值法与聚类法优势的改进框架：通过重叠融合，利用FLICM聚类法生成的CD图消除EM阈值法所得CD图中的虚警；随后采用局部马尔可夫随机场模型验证潜在漏检区域；最终获得虚警和漏检均较少的融合CD图。在两套Landsat ETM+数据集上进行的实验表明，与五种主流CD方法相比，本方法分别取得最低误差率（1.11%和3.51%）及最高Kappa系数（0.9366和0.8834）。
关键词： 变化检测、优势融合、遥感、聚类、阈值
更新于2025-09-23 15:23:52
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利用遥感技术监测埃及尼罗河三角洲土地利用/覆盖变化
摘要： 本研究旨在评估1987至2015年间埃及尼罗河三角洲不同土地利用/土地覆盖类型的变化，运用遥感与GIS技术分析2011年1月25日前后（以埃及革命期间民众因普遍安全缺失导致的无序城市扩张为背景）土地覆盖变化及城市蔓延的影响。结果表明：多数地类呈现规律性变化趋势，各类土地利用/土地覆盖的面积增减并存——研究区农业用地、城市用地、鱼塘及自然植被面积持续增加，水体与沙地面积持续减少。1987-2000年间农业用地增幅最大（305296.1公顷），2000-2015年次之（170578.1公顷）；城市用地则在2000-2015年增幅最高（年均97940.8公顷），1987-2000年次之（年均53112.6公顷）。分析显示，受人类活动动态影响，埃及三角洲多数省份均因农业活动及城市扩张而受到各类土地利用/土地覆盖变化的显著影响。
关键词： 变化检测、遥感、尼罗河三角洲省区、土地利用/土地覆盖
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE 2018年第12届国际通信会议(COMM) - 布加勒斯特 (2018.6.14-2018.6.16)] 2018年国际通信会议(COMM) - 基于自组织映射集成处理小规模训练数据集的SAR图像监督变化检测
摘要： 本文提出了一种提高合成孔径雷达（SAR）影像监督变化检测精度的新方法。该模型基于将小规模标注数据集输入自组织映射集成（ESOM）以生成训练数据（TDG）的思路。ESOM生成的合成数据集替代初始真实标注样本集，用于训练监督变化检测分类器。我们采用日本福岛地区海啸前后获取的400×400像素TerraSAR-X影像评估该方法，比较了支持向量机（SVM）、最近邻（NN）、三近邻（3-NN）和贝叶斯似然分类器的检测效果。实验结果表明，仅需100个真实标注像素即可验证本方法的有效性。
关键词： 合成孔径雷达图像、自组织映射集成（ESOM）、虚拟训练数据生成（VTDG）、变化检测
更新于2025-09-23 15:23:52
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[2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 重庆（2018.6.27-2018.6.29）] 2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 合成孔径雷达图像的语义级变化检测
摘要： 考虑到传统变化检测算法仅关注提取变化区域而忽略变化内容识别，本文提出了一种新颖的合成孔径雷达（SAR）图像变化检测框架。该框架融合无监督与有监督学习的优势实现语义级变化检测：首先设计残差卷积自编码器（RCAE）将SAR图像切片转换为直方图表征；继而通过计算差异向量及其范数提取变化区域；最后对变化区域的差异向量进行分类以实现变化内容识别。实验结果表明，该方法较现有算法显著提升了检测性能。
关键词： 语义、视觉词袋、合成孔径雷达、自编码器、变化检测
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于归一化压缩距离的SAR图像变化检测
摘要： 随着多时相合成孔径雷达（SAR）图像的持续增加，使得地球环境观测的制图应用成为可能，用于检测不同类型地形变化的算法数量大幅扩展。本文提出了一种基于归一化压缩距离（NCD）的SAR图像变化检测方法。该方法主要包括将两个时序图像分割为图像块，计算每对图像块对应的相似度集合，并通过基于直方图的阈值生成变化图。实验结果使用覆盖罗马尼亚布加勒斯特市的2幅Sentinel 1A图像和覆盖德国易北河及其周边区域的2幅TerraSAR-X图像计算得出。
关键词： 变化检测、合成孔径雷达、非一致性检测、卫星图像时间序列（SITS）
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 地球观测数据生态系统监测（EODESM）系统
摘要： 通过欧盟第七框架计划（FP7）"地平线2020"ECOPOTENTIAL项目，研究团队开发了一种创新的地表分类方法——生态系统监测地球观测数据系统（EODESM）。该方法基于欧盟FP7 BIOSOS项目研发的栖息地监测地球观测数据系统（EODHaM）实施理念构建，并应用于超高清（VHR）Worldview卫星数据。EODESM系统能依据联合国粮农组织土地覆盖分类体系（FAO-LCCS）实现地表覆盖的常规分类，可转换为其他分类体系（包括通用栖息地分类体系GHCs），同时支持常规变化检测及生成反映变化成因与后果的专题地图。
关键词： 变化检测、地球观测、环境变量、土地覆盖分类
更新于2025-09-23 15:23:52
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一种用于多光谱影像变化检测的生成式判别分类网络
摘要： 基于深度学习的多光谱图像变化检测通常需要大量训练数据，但获取大量标注数据既困难又昂贵。为此，我们提出一种用于多光谱图像变化检测的生成对抗分类网络（GDCN），该网络利用标注数据、未标注数据以及生成对抗网络生成的新伪数据。GDCN由判别分类网络（DCN）和生成器构成：DCN将输入数据划分为变化类、未变化类和额外类（即伪类）；生成器通过输入噪声重建真实数据以提供额外训练样本，从而提升DCN性能。最终将双时相多光谱图像输入DCN获得最终变化图。在真实多光谱影像数据集上的实验结果表明，仅利用未标注数据和少量标注数据训练的GDCN，其性能可与现有方法相媲美。
关键词： 变化检测、深度学习、多光谱影像、生成对抗网络（GANs）
更新于2025-09-23 15:23:52
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基于三元组的语义关系学习用于航空遥感影像变化检测
摘要： 本信提出一种基于深度孪生语义网络框架的新型有监督变化检测方法，该框架通过改进的三元组损失函数对光学航拍图像进行训练。所提框架不仅能直接从包含多尺度信息、更抽象且鲁棒的图像对中提取特征，还可通过学习语义关系增强类间可分性与类内不可分性——相同标签像素对的特征向量更为接近，而不同标签像素对的特征向量则相互远离。此外，我们利用特征图距离检测图像对差异图中的变化区域，通过简单阈值即可获得二值化变化图。在光学航拍图像数据集上的实验验证表明，该方法在F值指标上取得了与现有最优方法相当甚至更优的结果。
关键词： 三元组损失函数、变化检测、语义关系、光学航空影像、孪生语义网络
更新于2025-09-23 15:23:52
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基于形态学监督PCA-Net的不平衡学习自动SAR图像变化检测
摘要： 由于未变化类与变化类之间存在不平衡性，变化检测是一项极具挑战性的任务。此外，传统对数比生成的差异图易受斑点噪声影响，这将降低检测精度。本文提出一种基于主成分分析网络（PCA-Net）的不平衡学习变化检测方法，通过设计监督式PCA-Net直接从给定的多时相合成孔径雷达（SAR）图像中获取鲁棒特征，而非依赖差异图。为解决变化类与未变化类的不平衡问题，我们提出形态学监督学习方法，利用两类边界附近像素的知识来指导网络训练。最终提出的PCA-Net可通过含参考图的数据集进行训练，并应用于新数据集，在实际变化检测项目中具有显著实用性。我们在五组多时相SAR图像上验证了该方法，实验结果表明：借助边界训练样本的知识，所学特征能有效提升变化检测效果，使本方法优于随机抽样训练的监督方法。
关键词： 变化检测、不平衡学习、合成孔径雷达（SAR）图像、主成分分析网络（PCA-Net）
更新于2025-09-23 15:23:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 活跃的威尔士：通过地球观测、地面数据和模型实现国家级测绘与监测
摘要： "活力威尔士"是一项新计划，旨在通过整合多传感器地球观测数据、辅助地面测量及过程模型，近乎实时地捕捉威尔士景观的现状与动态变化，并实现历史回溯与长期未来展望。该计划依托现有能力，与国内外相关机构合作，同时增强威尔士乃至全球的研究实力。项目正生成并开放土地覆盖、土地覆盖变化及多种环境变量的数据图层，不仅为政府政策与倡议提供更优支持，也创造社会、经济与环境效益。最终，"活力威尔士"有望推动威尔士景观及其资源在短期至长期（50年以上）时间尺度上的可持续利用与规划。其理念与方法亦可推广至其他国家与地区。
关键词： 地面数据、环境变量、变化检测、土地覆盖分类、地球观测、过程模型
更新于2025-09-23 15:22:29