结合变化向量分析和直觉模糊聚类的遥感影像变化检测方法

作     者：季欣然 黄亮 陈朋弟 JI Xinran;HUANG Liang;CHEN Pengdi

作者机构：昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心昆明650093 

基　　金：国家自然科学基金(41961039,41961053) 云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078) 云南省高校工程中心建设计划资助的课题 

出 版 物：《全球定位系统》 (Gnss World of China)

年 卷 期：2020年第45卷第6期

页      码：100-106页

摘      要：针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题,提出了一种结合变化向量分析(CVA)和直觉模糊C均值聚类算法(IFCM)的多时相遥感影像变化检测方法.首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像;然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域;最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价.选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据.实验结果表明,采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题,变化检测精度达到了95.92%和92.70%,是一种可行的遥感影像变化检测方法.研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估.

主 题 词：直觉模糊C均值聚类 变化向量分析 变化检测 高分一号卫星 遥感影像 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 

D　O　I：10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.06.015

馆 藏 号：203101660...