影像遥感动态变化区域的提取方法

影像遥感动态变化区域的提取方法


发布日期: 1970-01-01 更新日期: 2015-01-30 编辑:giser 浏览次数: 4950

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摘要: 遥感影像融合根本目的是为了辅助变化信息的提取和类型的确认。例如在使用主成分分析法时,运算处理的结果是一个可提示发现变化信息的变化影像,根据此影像显示的数值大小可采用取阈值的方法得到变化模板,变化范围可以通过局部分类再作比较或是直接人工判读的方法来确定变化的类型...

遥感影像融合根本目的是为了辅助变化信息的提取和类型的确认。例如在使用主成分分析法时,运算处理的结果是一个可提示发现变化信息的变化影像,根据此影像显示的数值大小可采用取阈值的方法得到变化模板,变化范围可以通过局部分类再作比较或是直接人工判读的方法来确定变化的类型和边界范围。但是由于遥感影像处理的复杂性,在处理不同影像时单一的变化信息提取的方法得到的模板反映不了全部地类变化信息,故要求对变化信息的提取进行几种方法的综合应用。

常用的几种方法有手工数字化法、区域生长法、图像分类法、阈值法和组合法等。

一、手工数字化法

通过人机交互解译,从变化信息特征增强的图像中手工勾绘出变化区域。解译的基本要素包括色调/颜色、大小、形状、纹理、结构、高度、阴影、组合结构和所处的地理位置等 。然后,进行数理统计。人机交互解译最大的优点是灵活,并且由于加入了解译者的思维和判断,故信息提取结果精度相对较高。不过,人机交互解译要求解译者具有多方面的经 验和知识,包括计算机操作、基本图像处理知识、专业知识、工作区地理地貌知识等。在目前计算机自动分类精度尚不能完全满足工作需要时,人机交互解译仍将是一种非常重要 的方法。

二、区域生长法

由于影像空间分辨率和光谱分辨率的限制,在地类的边界处经常会出现混合像元,这样在变化区域内虽然可以确定出主要变化信息的范围,但无法区分开混合像元的边界。对此,可以采用区域生长的方法,结合已有光谱特征库内的影像信息,设定一定的选择门限值来自动地生长出相同变化信息的边缘。

三、图像分类法

变化信息的灰度值显示了变化信息的大致范围及变化的差异大小,在此基础上对该范围内的影像再进行局部分类,根据试验的变化类别要求将影像作监督分类,分类的结果进行进 一步的比较分析,其结果即是变化信息,分类后的几何位置即是变化图斑的范围。分类的方法可以选用聚类分析、决策树、相似性测度等分类方法。

四、阈值法

变化信息发现后,经过处理所得到的结果有些仍是彩色图像,例如利用差异主成分方法的变换结果即为一个多分量的数据。根据主成分分析的原理,结果中的第一分量集中了变化 的主要信息,可取该分量的灰度值作为变化结果。影像中如果有的光谱信息发生了变化,那么相应的影像灰度值就会大于周围地物的值,可依据参照影像设定阈值将这些变化的部 分突出显示出来。阈值的选取需要有一定的经验,可以借助于多次检测的结果,以防止模板中的伪变化信息出现过多。但允许部分伪信息的存在,以防止变化图斑的丢失。

五、组合法

除了上述单一的变化模板提取方法之外,还可以结合几种方法来提高变化发现的准确性和避免漏判情况的发生。比如在使用主分量分析法时可以将变化模板作为单独的信息层叠加 在光谱特征变异的影像上,根据光谱变异的影像可以发现发生变化的区域,然后对照相应位置上主分量分析变化模板显示的信息来进一步确定变化的有无和确切的范围;同样,光 谱特征变异影像能够避免在使用主分量分析法由于设置阈值而造成的信息提取的偏颇性,以此互相补充和提示变化信息的存在,有利于人工目视解译的准确性,提高监测的属性精 度和面积精度。

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