地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (10): 2078-2087.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190417
收稿日期:
2019-08-01
修回日期:
2019-09-20
出版日期:
2020-10-25
发布日期:
2020-12-25
通讯作者:
吴瑞娟
E-mail:rjwu@njtc.edu.cn
作者简介:
吴瑞娟(1985— ),女,山西河津人,博士,讲师,主要从事3S技术集成与应用研究。E-mail:基金资助:
WU Ruijuan1,*(), HE Xiufeng2, WANG Jing3
Received:
2019-08-01
Revised:
2019-09-20
Online:
2020-10-25
Published:
2020-12-25
Contact:
WU Ruijuan
E-mail:rjwu@njtc.edu.cn
Supported by:
摘要:
滨海湿地是动态且脆弱的生态系统,遥感变化检测技术为滨海湿地动态变化监测提供了有效手段。为解决像元级变化检测对配准误差敏感及其椒盐现象严重,对象级变化检测受分割参数影响较大且过程繁琐等问题,本文提出了显著图引导的结合像元级与对象级变化检测方法。首先,提取湿地亮度、归一化差异植被指数、归一化差异水体指数三个特征,得到特征差异影像;其次,利用最大对称环绕显著性检测算法生成显著图,采用结合模糊C均值和马尔可夫随机场方法对显著区域进行分割得到初始像元级变化检测结果;最后,在面向对象分割的基础上,通过构建对象的不确定性指数自适应选择训练样本,采用随机森林分类器进行分类得到最终变化检测结果。利用江苏盐城滨海湿地资源三号影像进行实验,结果表明,结合像元级与对象级方法的湿地变化检测总体精度为93.51%,与像元级、对象级方法相比,虚检率分别降低了29.04%和22.78%。
吴瑞娟, 何秀凤, 王静. 结合像元级与对象级的滨海湿地变化检测方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(10): 2078-2087.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190417
WU Ruijuan, HE Xiufeng, WANG Jing. Coastal Wetlands Change Detection Combining Pixel-based and Object-based Methods[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(10): 2078-2087.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190417
[1] | 宫宁, 牛振国, 齐伟, 等. 中国湿地变化的驱动力分析[J]. 遥感学报, 2016,20(2):172-183. |
[ Gong N, Niu Z G, Qi W, et al. Driving forces of wetland change in China[J]. Journal of Remote Sensing, 2016,20(2):172-183. ] | |
[2] | 左平, 李云, 赵书河, 等. 1976年以来江苏盐城滨海湿地景观变化及驱动力分析[J]. 海洋学报(中文版), 2012,34(1):101-108. |
[ Zuo P, Li Y, Zhao S H, et al. Landscape changes of Jiangsu Yancheng coastal wetlands and their driving forces since 1976[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2012,34(1):101-108. ] | |
[3] | 王成军, 毛政元, 徐伟铭, 等. 超像素与主动学习相结合的遥感影像变化检测方法[J]. 地球信息科学学报, 2018,20(2):235-245. |
[ Wang C J, Mao Z Y, Xu W M, et al. Change detection approach for high resolution remotely sensed images based on superpixel and active learning[J]. Journal of Geo-information Science, 2018,20(2):235-245. ] | |
[4] | 李杨, 江南, 侍昊, 等. Landsat-8影像的LDA模型变化检测[J]. 地球信息科学学报, 2015,17(3):353-360. |
[ Li Y, Jiang N, Shi H, et al. Change detection and analysis of Landsat-8 image based on LDA model[J]. Journal of Geo-information Science, 2015,17(3):353-360. ] | |
[5] | 张志强, 张新长, 辛秦川, 等. 结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测[J]. 测绘学报, 2018,47(1):102-112. |
[ Zhang Z Q, Zhang X C, Xin Q C, et al. Combining the pixel-based and object-based methods for building change detection using high-resolution remote sensing images[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2018,47(1):102-112. ] | |
[6] | Cao G, Li Y P, Liu Y Z, et al. Automatic change detection in high-resolution remote-sensing images by means of level set evolution and support vector machine classification[J]. International Journal of Remote Sensing, 2014,35(16):6255-6270. |
[7] | Xiao P F, Zhang X L, Wang D G, et al. Change detection of built-up land: A framework of combining pixel-based detection and object-based recognition[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016,119:402-414. |
[8] | 冯文卿, 眭海刚, 涂继辉, 等. 联合像元级和对象级分析的遥感影像变化检测[J]. 测绘学报, 2017,46(9):1147-1155,1164. |
[ Feng W Q, Sui H G, Tu J H, et al. Remote sensing image change detection based on the combination of pixel-level and object-level analysis[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017,46(9):1147-1155,1164. ] | |
[9] | Huang X, Zhang L P, Zhu T T. Building change detection from multitemporal high-resolution remotely sensed images based on a morphological building index[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014,7(1):105-115. |
[10] | Zheng Y G, Jiao L C, Liu H Y, et al. Unsupervised saliency-guided SAR image change detection[J]. Pattern Recognition, 2017,61:309-326. |
[11] | Feng W Q, Sui H G, Chen X. Saliency-guided change detection of remotely sensed images using random forest[C]. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2018,XLII-3:341-348. |
[12] | 何鹏飞. 基于不确定性分析的遥感影像变化检测方法研究[D]. 徐州:中国矿业大学, 2017. |
[ He P F. Research on the remotely sensed images change detection methods based on uncertainty analysis[D]. Xuzhou: China University of Mining and Technology, 2017. ] | |
[13] | Harel J, Koch C, Perona P. Graph-based visual saliency[C]. Neural Information Processing Systems, 2006: 545-552. |
[14] | Goferman S, Zelnikmanor L, Tal A. Context-Aware saliency detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012,34(10):1915-1926. |
[15] | Achanta R, Susstrunk S. Saliency detection using maximum symmetric surround[C]. International Conference on Image Processing, 2010: 2653-2656. |
[16] | 郝明. 基于空间信息准确性增强的遥感影像变化检测方法研究[D]. 徐州:中国矿业大学, 2015. |
[ Hao M. Change detection methods for remotely sensed images based on enhanced spatial information[D]. Xuzhou: China University of Mining and Technology, 2015. ] | |
[17] | Dragut L, Tiede D, Levick S R. ESP: A tool to estimate scale parameter for multiresolution image segmentation of remotely sensed data[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010,24(6):859-871. |
[18] |
Dragut L, Csillik O, Eisank C, et al. Automated parameterisation for multi-scale image segmentation on multiple layers[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014,88:119-127.
pmid: 24748723 |
[19] | 郝敬锋, 刘红玉, 李玉凤, 等. 基于转移矩阵模型的江苏海滨湿地资源时空演变特征及驱动机制分析[J]. 自然资源学报, 2010,25(11):1918-1929. |
[ Hao J F, Liu H Y, Li Y F, et al. Spatio-temporal variation and driving forces of the coastal wetland resources based on the transition matrix in Jiangsu Province[J]. Journal of Natural Resources, 2010,25(11):1918-1929. ] | |
[20] | 自然资源部国土卫星遥感应用中心. 自然资源卫星影像云服务平台[DB/OL]. http://sasclouds.com/chinese/normal/. |
[ Land Satellite Remote Sensing Application Center, Ministry of Natural Resources. The Cloud Service Platform of Natural Resources Satellite Images[DB/OL]. http://sasclouds.com/chinese/normal/] | |
[21] | 冷英, 李宁. 一种改进的变化检测方法及其在洪水监测中的应用[J]. 雷达学报, 2017,6(2):204-212. |
[ Leng Y, Li N. Improved change detection method for flood monitoring[J]. Journal of Radars, 2017,6(2):204-212. ] |
[1] | 李玉, 李奕燃, 王光辉, 石雪. 基于加权指数函数模型的高光谱图像分类方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1642-1653. |
[2] | 李思进, 代文, 熊礼阳, 汤国安. DEM分辨率对黄土侵蚀沟形态特征表达的不确定性分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 338-350. |
[3] | 单治彬, 孔金玲, 张永庭, 李欢, 关红, 胡永新, 李健锋, 张文博. 面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(10): 1509-1519. |
[4] | 陈鲁皖, 韩玲, 王文娟, 秦小宝. 地表组合粗糙度不确定性引起的SAR反演土壤水分的不确定性分析[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(1): 108-118. |
[5] | 孙才志, 陈雪姣, 陈相涛. 下辽河平原浅层地下水脆弱性评价[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(2): 238-247. |
[6] | 阎福礼, 吴亮, 王世新, 周艺, 徐晨娜, 王利双. 水体表面温度反演研究综述[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(8): 969-978. |
[7] | 石义方, 汪小钦, 孙振海, 陈芸芝, 付乾坤. 基于阴影的资源三号卫星数据城市建筑物高度估算[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(2): 236-243. |
[8] | 秦善善, 王世新, 周艺, 王福涛, 刘文亮. NSCT与GS变换的资源三号卫星数据融合方法研究与应用[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(6): 949-957. |
[9] | 吴一全, 沈毅, 陶飞翔. 基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(5): 769-775. |
[10] | 张小虎, 钟耳顺, 王少华, 张珣, 张济. 多边形统计数据空间分析的不确定性研究——以北京市海淀区人口普查数据为例[J]. 地球信息科学学报, 2013, 15(3): 369-379. |
[11] | 张毅, 邬阳, 高勇, 刘瑜. 基于空间陈述的定位及不确定性研究[J]. 地球信息科学学报, 2013, 15(1): 38-45. |
[12] | 张朔, 姚永慧, 庞宇, 赵芳, 齐文文, 张百平*. 山体基面高度的提取方法 ——以台湾岛为例[J]. 地球信息科学学报, 2012, 14(5): 562-568. |
[13] | 孙朝阳, 邵全琴, 刘纪远. 近40年来中国大陆地表气温变化估算[J]. 地球信息科学学报, 2012, 14(1): 14-21. |
[14] | 赵明伟, 汤国安, 田剑. AMMI模型的DEM内插方法不确定性研究[J]. 地球信息科学学报, 2012, 14(1): 62-66. |
[15] | 林志垒, 晏路明. 高光谱影像的 M-ICA 地物识别算法与应用[J]. 地球信息科学学报, 2011, 13(1): 126-132. |
|