【摘 要】
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为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法。该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image, NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征。首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差。然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征。随后将邻域相关影
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川 成都 611756;高速铁路安全运营空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都 611756;西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川 成都 611756
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为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法。该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image, NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征。首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差。然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征。随后将邻域相关影像、匹配误差、结构特征作为决策树的分类属性,获取初始变化检测结果。最后,利用马尔可夫随机场(Markov
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