遥感图像处理A课件 第九章+变化检测+-+遥感图像处理.pptVIP

大邻域类似于低通滤波，有利于消除噪声；但可能通过增加或减少变化区域而改变变化信息。适用于大的变化，不适用线形变化（如细窄的公路）。 小邻域可以检测细节变化，但可能带来一些噪声（如阴影）。 此例中取3像素半径的圆形邻域效果最好 * 利用决策树分类结果图 * 比较新的变化检测方法 新的遥感变化检测方法很多，比较常用的两种是交叉相关分析法和Chi Square变换法。交叉相关分析法(Cross-Correlation Analysis CCA)在以前分类图的基础上用当前的遥感图像检测发生变化的区域。它首先将当前的遥感图像叠置在旧的分类图上，分类图的边界就将遥感图像划分为不同的小块，统计不同小块的光谱响应均值和标准差，得到“期望值”；其次，比较每个像元期望值与光谱实际值之差(或叫“静态z值”)。如果差值比较大，说明是可能发生变化的区域。该方法的难点是差值的阈值的确定。交叉相关分析法的优点是所要监测的两个时相的图像不必要是相同的成像条件。 遥感变化检测方法变化趋势 随着新的传感器不断出现，卫星数据产品不断增多，关于遥感图象变化检测方法的研究形式也出现了新的变化趋势。 （1）遥感变化检测方法由传统的线型运算处理模式拓展到了非线型处理模式； （2）从单一的多光谱遥感数据影像变化检测方式升级为综合利用多源影像相关数据进行变化检测方式； （3）遥感变化检测模式由单纯考虑影像的像素DN值的运算演化为考虑像素内部组成，以及像素内物质的反射物理机制的复杂演算； （4）遥感变化检测方法由单一的变化检测方式发展为复合式的变化检测技术。 * 第一章、遥感图像处理导论 重点介绍遥感信息获取及遥感应用 第二章 遥感图像处理基本概念 主要讲解遥感数据的格式，遥感图像的显示，图像直方图及其他统计量等 第三章 遥感图像的辐射纠正与几何纠正、配准与镶嵌 第四章 图像变换 彩色空间变换、FOURIER变换、K-L变换、小波变换。 第五章 图像的增强 空间域增强，频率域增强，彩色增强，同态滤波。 第六章 多源数据融合 像素级的融合，特征级的融合，决策级的融合。 第七章 图像分割 第八章 图像分类 专题信息提取：图像分类 监督分类,非监督分类,面向对象图像分类，模糊分类,分类结果评估。 第九章 变化检测。 总结 * 复习要点： 几何校正 影像镶嵌 大气粗纠正 小波变换与傅里叶变换 直方图均衡化 中值滤波 小波和HIS变换融合 图像分类 * 图像处理 信息 科学问题 地学 信息技术 处理技术 获取技术 应用问题 服务问题 服务理念 应用理念 科学理念 哲学+人文+理+工=大科学思想 * Thank You！ 副教授 授人以鱼不如授人以渔！ * * abc 循环分割法与最大类间方差的结果（65） KSW熵检测结果(58) 基于最小错误率的贝叶斯决策理论 在模式分类问题中，人们往往希望尽量减少分类的错误，从这样的要求出发，利用概率论贝叶斯公式，就能得出使错误率为最小的分类规则，称之为基于最小错误率的贝叶斯决策。 差值后的图像 X D可以认为分为变化和未变化两类，分别用Wn和Wc表示，记它们先验概率分别为p(Wn) 和p(Wc) ，随机灰度值x 在W n和W c中出现的概率p(x/ Wn) ， p(x /Wc ) 称为似然概率密度函数。 变化向量分析法(change vector analysis) 变化向量分析法是简单差分法扩展而来，是简单差分的方法在多光谱影像中的形式，CVA方法对不同期的影像各个波段的数据进行差值运算，求得每个像素在各个波段的变化量，由各个波段的变化量组成变化向量。 变化向量中，变化的强度用变化向量的欧氏距离表示，变化的内容用变化向量的方向表示。 变化向量分析法可以利用全部的波段来探测变化像元，因此避免了单一波段比较带来的信息不完整，而且可以通过变化向量的方向提供变化类型的信息，但是随着波段数的增加，变化类型的判断会很困难。同简单差分法类似，如何选择合适的变化阈值，是该类方法研究的重点。 基于图像回归法的方法 假设两期影像中未发生变化的像素之间的灰度值满足线性关系，通过解算回归模型的参数，从前一时期的影像来估计后一时期对应位置的光谱值；如果该位置的像素发生了变化，则该像素不遵循回归模型，从而完成变化检测。 基于图像回归法的方法实际上是将相对辐射校正的理论运用在变化检测中，认为两期影像中能够满足相对辐射校正方程的像素是未变化的，否则便是发生了变化。 基于图像比值法变化检测 对不同时期影像配准好的影像，进行比值运算，根据比值大小和具体应用优选变化阈值，从而提取变化区域的方法。 该方法的有点是，可以消除一部分由于太阳高度角、阴影和地