一种面向大尺度复杂场景下遥感影像的自动变化检测方法

    公开(公告)号:CN111242050A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010043769.7

    申请日:2020-01-15

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种面向大尺度复杂场景下遥感影像的自动变化检测方法,包括以下步骤:S1:获取前后时相的遥感影像数据对;S2:从遥感影像数据对中提取特征点,并进行影像配准;S3:基于配准后的遥感影像数据对,通过差值法获取差值影像;S4:提取差值影像的显著度,生成变化类伪训练样本和不变化类伪训练样本;S5:将变化类伪训练样本和不变化类伪训练样本输入分类器中,对步骤S3获取的差值影像进行二值分类,获取关于变化和不变化两种类别的二值检测结果。与现有技术相比,本发明可应用于大尺度复杂场景下遥感影像的变化检测,具有检测识别精度高、效率高等优点。

    基于特征融合的高分辨率夜光遥感影像自动变化检测方法

    公开(公告)号:CN110991248B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN201911065814.2

    申请日:2019-11-04

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的高分辨率夜光遥感影像自动变化检测方法,包括以下步骤:1)获取研究区短时重大事件发生前后的两时相高分辨率夜光遥感数据,并对前后时相遥感影像进行预处理;2)基于预处理后的高分辨率夜光遥感数据,提取多种衍生纹理特征图像,叠加构造融合纹理特征后的多波段特征影像;3)采用多元变化检测算法MAD及其迭代加权算法IR‑MAD对步骤2)中的多波段特征影像进行变化检测,得到融合多特征的变化强度图TMAD和TIR‑MAD;4)分别对变化强度图TMAD和TIR‑MAD进行分割,获得各自对应的二值变化检测结果图。与现有技术相比,本发明具有适用于星载高分辨率LJ1‑01夜光遥感影像处理、自动程度高、高精度、长时序和大范围监测等优点。

    基于短波红外和热红外数据特征融合的火烧迹地检测方法

    公开(公告)号:CN111008565B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN201911065798.7

    申请日:2019-11-04

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于短波红外和热红外数据特征融合的火烧迹地检测方法,包括以下步骤:1)获取待检测区火灾发生前后的Landsat‑8影像数据,并对前后时相影像进行预处理;2)根据预处理后的时相影像分别计算前后时相MNBR指数差值特征dMNBR以及前后时相亮温差值特征dBT;3)用基于梯度转移和总变差最小化的融合算法GTF融合指数差值特征和亮温差值特征,生成火烧迹地灰度图;4)对火烧迹地灰度图进行自适应阈值分割,生成关于火烧迹地与非火烧迹地的二值变化检测图,进而实现火烧迹地的提取。与现有技术相比,本发明具有抑制背景干扰、准确快速地提取火烧迹地等优点。

    基于短波红外和热红外数据特征融合的火烧迹地检测方法

    公开(公告)号:CN111008565A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911065798.7

    申请日:2019-11-04

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于短波红外和热红外数据特征融合的火烧迹地检测方法,包括以下步骤:1)获取待检测区火灾发生前后的Landsat-8影像数据,并对前后时相影像进行预处理;2)根据预处理后的时相影像分别计算前后时相MNBR指数差值特征dMNBR以及前后时相亮温差值特征dBT;3)用基于梯度转移和总变差最小化的融合算法GTF融合指数差值特征和亮温差值特征,生成火烧迹地灰度图;4)对火烧迹地灰度图进行自适应阈值分割,生成关于火烧迹地与非火烧迹地的二值变化检测图,进而实现火烧迹地的提取。与现有技术相比,本发明具有抑制背景干扰、准确快速地提取火烧迹地等优点。

    一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法

    公开(公告)号:CN115272464A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210847002.9

    申请日:2022-07-06

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法,该方法包括以下步骤:步骤1)选取快速调整段至悬停段的降落相机序列影像,通过特征匹配获取多重连接点匹配信息,采用“双模型相对定向‑三影像模型连接”进行初始位姿估计;步骤2)利用滑动窗口式共面或共线方程约束,结合舒尔补边缘化和加权伪观测约束,对初始位姿信息进行递增式平差的位姿参数精化;步骤3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型对步骤2)的结果进行优化,从而降低位姿估计和定位误差。与现有技术相比,本发明具有有效实现了月球探测器着陆降落过程连续位置姿态参数的高精度快速计算,附加外部控制点约束的递增共线平差模型可进一步提高位姿估计和定位精度等优点。

    基于特征融合的高分辨率夜光遥感影像自动变化检测方法

    公开(公告)号:CN110991248A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911065814.2

    申请日:2019-11-04

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的高分辨率夜光遥感影像自动变化检测方法,包括以下步骤:1)获取研究区短时重大事件发生前后的两时相高分辨率夜光遥感数据,并对前后时相遥感影像进行预处理;2)基于预处理后的高分辨率夜光遥感数据,提取多种衍生纹理特征图像,叠加构造融合纹理特征后的多波段特征影像;3)采用多元变化检测算法MAD及其迭代加权算法IR-MAD对步骤2)中的多波段特征影像进行变化检测,得到融合多特征的变化强度图TMAD和TIR-MAD;4)分别对变化强度图TMAD和TIR-MAD进行分割,获得各自对应的二值变化检测结果图。与现有技术相比,本发明具有适用于星载高分辨率LJ1-01夜光遥感影像处理、自动程度高、高精度、长时序和大范围监测等优点。

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