一种基于改进模糊C均值聚类的语义变化检测方法及系统

    公开(公告)号:CN106897679A

    公开(公告)日:2017-06-27

    申请号:CN201710075770.6

    申请日:2017-02-13

    CPC classification number: G06K9/0063 G06K9/4647 G06K9/6221

    Abstract: 本发明提供一种基于改进模糊C均值聚类的语义变化检测方法,包括如下步骤:步骤1:多时相遥感影像预处理操作;步骤2:对预处理后的多时相遥感影像进行重叠分块,并提取底层特征向量组合;步骤3:特征向量聚类划分;步骤4:提取分块影像的视觉直方图;步骤5:计算时相一影像与时相二影像对应分块的视觉直方图之差作为变化向量,并构建变化趋势图;步骤6:采用改进的模糊C均值算法对变化向量进行语义变化检测,识别变化与未变化区域,实现变化检测。本发明兼顾高分辨率遥感影像丰富的区域结构信息,弥补像元级光谱统计特征难以描述复杂目标的局限性,自动提取影像的高层次语义变化信息,有效提高了处理的时效性和精度。

    一种基于面向对象分类的白天陆地辐射雾的遥感监测方法

    公开(公告)号:CN103926634A

    公开(公告)日:2014-07-16

    申请号:CN201410089660.1

    申请日:2014-03-12

    Abstract: 本发明提供一种基于面向对象分类的白天陆地辐射雾遥感监测方法。其选择空间分辨率最高达到250米的EOS/MODIS卫星遥感数据,通过基于大气辐射传输模型模拟和统计大量EOS/MODIS卫星遥感数据两个角度相结合,构建云雾特征参数,并选择合适的遥感影像分割算法,对云雾特征参数进行影像分割。对分割获取的各个同质单元逐个计算其光谱特征、纹理特征、几何特征以及云雾特征参数特征值,结合地面实测气象观测数据,采用决策树分类算法对影像分割后构建的各个同质单元的各种属性进行训练,构建白天陆地辐射雾遥感监测方法用于雾检测。本发明能够有效避免低云和雾由于光谱和纹理的相似性导致难以区分的问题。

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