遥感图像建筑物识别及变化检测方法

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1、第4期电子学报V01．42No．42014年4月A(AEICrR0NICAsJNICAApr．2014遥感图像建筑物识别及变化检测方法张永梅，季艳，马礼，张睿，李洁琼，熊焰(1．北方工业大学信息工程学院，北京100144；2．北京遥感信息研究所，北京100011；3．中北大学电子测试国家重点实验室，山西太原030051；4．中国科学技术大学计算机科学与技术学院，安徽合肥23oo26)摘要：针对单独使刚像素级变化检测或特征级变化检测对于高层建筑物检测精度低的问题，提出了一种图像特征和经验知识结合的建筑物识别

2、及变化检测方法，用于检测多时相遥感图像中高层建筑物的变化情况．首先采用本文提出的Ratio梯度与交叉累积剩余熵相结合的配准算法配准两个不同时相的SAP,_和全色图像，分别利用知识规则识别SAR和全色图像建筑物区域，在~⋯11I4的建筑物区域上，采用像素比值法进行建筑物变化检测．实验结果表明，该方法可以有效提高建筑物的检测正确率，降低虚检率和漏检率．关键词：识别；变化检测；配准；SAR图像；全色图像中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：0372—2112(2014)04—0653．05电子学报URL

3、：http：／／www．eio1lⅡlaI_org．anDOI：10．3969／j．issn．0372．2112．2014．04．005ARecognitionandChangeDetectionMethodforBuildingsinRemoteSensingImagesZHANGYtmg-mei，JIY肌2，MALi，ZHANGRui3，LIJie—qiong，XIONGYan4(1．SchoolofInformationE,ai,~eri,zg，NorthChinaUniversityofTechn

4、ology，Beijing10014，China；2．InstituteofRemote＆，，Beijing1(30011，China；3．KeyLaboratoryofScienceandTechnologyonElectronicTest&Measurement，NorthUniversityofChina，Taiyuan，Shan~i030051，China；4．&hodofComputerScienceandTedmology，呐of＆由蛔of，廊，Anhu／230026，Ch／na)Abstra

5、ct：Forthelowaccuracywhenonlyusingpixel-levelorfeature-levelchangedetectionforhigh-risebuilding，arecog—nitionandchangedetectionmethodcombinedimagefeaturesandexperienceknowledgeispresentedtodetectchangesofhigh-risebuildinginmulti—temporalmmotesensingimages．

6、WeadoptedaproposedregistrationalgorithmcombinedwithratiogradientandcrossingaccumulativeresidualentropytoregisterSARandpanchromaticimageswithtwodiferentphases．identifiedbuilding一giousrespectively咖knowledgerulesandutilizedpixelratiomethodforbuildingchangede

7、tectioninrecognitionbuildingre—giom．ExperimentalresultsshowthemethodCanefectivelyimpIovetheaccuracyandreducethefalseacceptancerateandrejectrate．Keywords：recognition；changedetection；registration；SARimage；panchromaticimage与SAR图像识别及变化检测的结果，为民用和军用领1引言域提供决策服务．

8、随着遥感技术的发展，遥感图像的分辨率不断提2图像特征和经验知识结合的建筑物识别及高，城市变化检测作为高分辨率遥感图像变化检测的一变化检测方法个主要的应用领域，在城市规划和管理、城市灾害动态监测、城市环境污染监测，以及军事目标和兵力部署监遥感图像由于尺度、图像质量、成像条件等不同而测等方面发挥了极其重要的作用，具有重要的科学意义相差很大，此外，建筑物自身的结构也相差较大，易受周和实用价值．围环境的干扰，所以从遥感图像中识别建筑物