面向对象特征融合的高分辨率遥感图像变化检测方法

收稿日期:2008 09 23;修回日期:2008 11 18 基金项目:国家 十一五 科技支撑计划重大资助项目(2006BAJ05A06)

作者简介:王文杰(1975 ),男,山东滨州人,助理研究员,博士研究生,主要研究方向为遥感图像处理(w ang w en jie @g m ai.l com );赵忠明(1961 ),男,陕西西安人,教授,博导,主要研究方向为遥感图像处理、图像复原等;朱海青(1980 ),女,甘肃嘉峪关人,研究生,主要研究方向为遥感图像处理.

面向对象特征融合的高分辨率

遥感图像变化检测方法

*

王文杰,赵忠明,朱海青

(中国科学院遥感应用研究所图像室,北京100101)

摘 要:针对高分辨率遥感图像变化检测的难点和传统像元级变化检测方法的局限性,提出了基于面向对象的思想,利用分割后图像对象的光谱特征、纹理特征、形状特征分别进行变化检测,然后将不同对象特征检测结果进行融合得到最终结果。实验表明了本方法比传统的像素级方法对高分辨率遥感图像变化检测有较强的优势。关键词:面向对象;图像分割;尺度;光谱特征;纹理特征;形状特征

中图分类号:TP391 41 文献标志码:A 文章编号:1001 3695(2009)08 3149 03do:i 10.3969/.j i ssn .1001 3695.2009.08.102

O b j ect oriented change detecti on m ethod based on

features f usion f or hi gh reso l uti on re m ote sensi ng i m age

W ANG W en jie ,Z HAO Zhong m i ng ,ZHU H a i q i ng

(D e pt .of I m ag e Processi ng,In stit u t e of R e mote S e n sing Application s ,Ch i nese A c ade my of Sc i ences ,B eijing 100101,China )

Abstract :To address the lm i itations of traditional pi xel level change detecti on m et hods and the difficu lti es of change detecti on

of high resol ution re m ote sensi ng m i ages ,based on ob j ect oriented thi nki ng,t h is paper presented a novelway to use the spec tral feat ures ,texture features ,shape features of t he segment objects to do change detection ,and t hen m ade fusi on of the change detecti on results of the different features to get t he fi nal resul.t Experm i ents sho w that them et hod has a stronger advan tage than the trad iti onal pi xel levelm ethod for h i gh resol u tion remote sensing m i age change detecti on .Key words :object ori ented ;m i age segm entation ;scal e ;spectral feat ures ;texture features ;shape f eat ures 多时相遥感图像变化检测作为遥感技术的重要研究方向,在农业、环境、城市规划、国防等领域得到广泛的应用。随着航天遥感技术的发展,遥感影像的空间分辨率不断提高,时间分辨率不断缩短。与传统的中、低空间分辨率的遥感影像相比,高分辨率影像空间信息更加丰富,地物目标的细节信息表达得更加清楚

[1]

。利用变化检测技术从高分辨率遥感卫星影像上

提取目标区域的变化信息,快速更新地图数据库,成为遥感信息处理研究的热点。然而传统的变化检测方法并不适合高分辨遥感图像。目前国内外关于变化检测的研究还主要集中在大比例尺航空影像[2~7]

或小比例尺航天影像

[8,9]

上,对高分辨

率遥感图像变化检测的方法研究得还很不成熟,远远不能满足

实际需要。

本文提出了一种面向对象特征融合的高分辨率遥感图像变化检测方法。首先利用eCogn iti on 软件对高分辨率卫星影像进行图像分割,然后提取分割后图像对象的光谱特征、纹理特征、形状特征分别用差值法进行变化检测,最后将不同对象特征级的变化检测结果进行融合得到最终结果。

1 传统方法在高分辨率卫星影像分析中面临的问题

传统的遥感图像变化检测方法建立在基于像素级别的光

谱信息分析基础上,它们的共同特征是只能使用图像的强度量即灰度值的统计信息,而高分辨率遥感影像则给遥感技术的发展带来了重大的变化,在高空间分辨率的卫星影像上,地物景观的结构、纹理和细节等信息都非常清楚地表现出来,除了地物光谱信息,还可以获得关于地物结构、形状和纹理方面的信息。传统的变化检测处理方法在处理高分辨率影像时遇到了很多困难,归纳起来表现在以下几个方面:

a)空间分辨率的提高解决了原有传感器的混合像元问题,但同时也引入了新的问题:同种地物的光谱可分性(类内可分性)增加以及不同种类地物之间的光谱可分性(类间可分性)降低[10,

11]

,导致了变化检测中变化类和非变化类的可分性

降低,而变化类和非变化类的可分性降低使得传统的像素级变化检测方法很难将变化类和非变化类正确地区分开来。

b)高分辨率影像与中低分辨率卫星影像相比,增加了很多地物细节的信息,如阴影、未进行正射变换的影像中存在的建筑物侧立面等,这些细节中包含了很多的信息,如可以在没有立体像对的情况下利用高分辨率影像中阴影等信息估算建筑物的高度,但在面向像素的方法指导下,这些信息往往会干扰变化检测的结果。

c)由于影像细节信息增加、影响综合程度降低,噪声干扰

第26卷第8期2009年8月

计算机应用研究Application R esearc h of C o m puters

V o.l 26N o .8

Aug .2009