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基于DBN与对象融合的遥感图像变化检测方法
基于DBN与对象融合的遥感图像变化检测方法
摘要：随着遥感技术的快速发展，遥感图像的变化检测在环境监测、城市规划、农业等领域具有广泛的应用。然而，由于遥感图像的不稳定性、噪声以及地物复杂性等因素的影响，传统的变化检测方法在准确性和鲁棒性方面存在一定的局限性。为此，本文提出了一种基于深度信念网络（DBN）与对象融合的遥感图像变化检测方法。
关键词：遥感图像；变化检测；深度信念网络；对象融合
1.引言
随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感图像成为获取地球表面信息的重要手段之一。在许多领域，特别是环境监测、城市规划、农业等领域，遥感图像变化检测具有重要的意义。然而，遥感图像在获取过程中常常受到光照和天气等自然因素的影响，使得图像质量不稳定，并且地物的复杂性导致变化检测具有一定难度。
传统的遥感图像变化检测方法主要分为像元级和对象级两种。像元级方法将图像像素作为基本处理单元，通过对像素的特征提取和相似性度量来进行变化检测。虽然该方法简单直接，但容易受到噪声和光照变化等因素的影响，导致误检和漏检的问题。对象级方法则通过对图像中的对象进行提取和匹配，来实现变化检测。该方法通常能够较好地处理光照和噪声等问题，但对图像中的对象进行准确提取和匹配需要较复杂的算法和模型。
近年来，深度学习方法在图像处理领域取得了显著的进展。其中，深度信念网络（DBN）作为一种无监督学习的方法，具有强大的特征学习能力，能够自动地从大量数据中提取图像的高层次抽象特征。基于此，本文将DBN引入遥感图像变化检测中，提出了一种基于DBN的遥感图像变化检测方法。
2.方法
2.1DBN的构建
DBN是一种多层次的神经网络结构，由多个受限玻尔兹曼机（RBM）组成。在本文中，我们采用了经典的三层DBN结构，包括输入层、隐含层和输出层。首先，我们将遥感图像的像素作为输入，并通过多次迭代进行训练，以提取图像的抽象特征。然后，将隐含层的特征作为输入，再次进行训练，以进一步提取图像的更高层次的特征。最后，将输出层的特征作为最终的特征表示，用于变化检测。
2.2对象融合
为了更好地处理遥感图像中的地物复杂性，本文在DBN的基础上引入了对象融合的方法。具体而言，我们将图像中的对象进行提取，并根据其几何和光谱特征进行匹配。通过对匹配结果进行融合，得到最终的变化检测结果。
3.实验与结果
为了验证本文方法的有效性，我们选择了一组同一地区不同时间的高分辨率遥感图像进行实验。首先，对图像进行预处理，包括图像配准和校正。然后，将预处理后的图像作为输入，通过DBN进行特征提取。最后，将提取的特征与对象融合的方法进行融合，得到变化检测的结果。
实验结果表明，本文所提出的方法在准确性和鲁棒性方面都取得了较好的效果。与传统的方法相比，该方法能够更好地处理图像的不稳定性和噪声，具有更高的变化检测准确率和较低的误检率。
4.结论
本文提出了一种基于DBN与对象融合的遥感图像变化检测方法。该方法通过引入DBN提取遥感图像的抽象特征，并结合对象融合的方法处理地物复杂性，实现了变化检测的准确和鲁棒。实验结果表明，该方法在实际应用中具有较好的性能，为遥感图像变化检测提供了一种新的思路和方法。
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