基于小波分析和聚类的多时相遥感影像变化检测.docx

基于小波分析和聚类的多时相遥感影像变化检测
摘要：本文提出了基于小波分析和聚类的多时相遥感影像变化检测算法。首先，利用小波变换将多个时相遥感影像进行图像分解，得到各个时相的小波系数。然后，通过计算小波系数之间的差异度来量化两个时相之间的变化。接下来，利用聚类算法将差异度进行聚类，得到变化区域的像素分类信息。最后，通过后处理步骤将分类结果转化为最终的变化检测结果。实验结果表明，所提出的算法能够有效地检测出遥感影像中的变化区域。
1.引言
随着遥感技术的发展，高分辨率的多时相遥感影像已经成为了获取地表变化信息的重要手段。变化检测是遥感影像处理中一个重要的问题，它可以用于城市规划、环境监测、资源调查等领域。然而，由于地表变化的复杂性和多样性，如何准确地检测出遥感影像中的变化区域依然是一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
在过去的几十年里，已经有很多研究工作提出了不同的遥感影像变化检测算法。其中，基于小波分析和聚类的方法在变化检测中取得了一定的成功。
2.1小波分析
小波分析是一种可以将信号或图像分解成不同频率的方法。在遥感影像变化检测中，小波分析可以将多个时相的遥感影像分解成高频和低频子带，并提取各个子带的特征信息用于变化检测。
2.2聚类
聚类是一种常用的无监督学习方法，它可以将数据划分成多个不相交的类别。在遥感影像变化检测中，聚类可以将两个时相的差异度进行分析，并将像素划分成变化和不变化两类。
3.提出的方法
本文提出了一种基于小波分析和聚类的多时相遥感影像变化检测方法。具体步骤如下：
3.1小波分解
首先，将多个时相的遥感影像进行小波分解，得到各个时相的小波系数。这些小波系数包含了图像的频率信息，可以用于分析图像中的变化。
3.2差异度计算
对于每个小波系数子带，计算两个时相之间的差异度。差异度可以通过计算两个小波系数之间的欧氏距离或其他相似性度量来获得。
3.3聚类分析
对计算得到的差异度进行聚类分析，将差异度较大的像素划分为变化像素，将差异度较小的像素划分为不变化像素。
3.4后处理
对聚类结果进行后处理，包括去除噪声、填充空洞等操作，得到最终的变化检测结果。
4.实验结果
本文使用了多个真实的遥感影像数据集进行了实验验证。实验结果表明，所提出的算法在变化检测中具有较高的准确性和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于小波分析和聚类的多时相遥感影像变化检测算法。该算法能够有效地检测出遥感影像中的变化区域，并在实验中取得了良好的效果。未来的研究可以进一步改进算法的性能，并将其应用到更广泛的实际应用中。
参考文献：
[1]Li,S.,Li,W.,Zhang,L.,&Song,R.(2017).ChangedetectioninmultitemporalSARimagesviadeeptensorfactorizationandclustering.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,55(6),3255-3268.
[2]Wang,L.,Wang,L.,&Gong,P.(2014).Changedetectioninsyntheticapertureradarimagesusingspectralclusteringandactivelearning.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,52(6),3277-3290.
[3]Zhang,L.,&Zhang,L.(2015).Changedetectioninremotesensingimagesusingconditionalrandomfieldsandwaveletanalysis.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,102,98-107.