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基于MDL准则和EM算法的多光谱遥感影像变化检测
  • ISSN号:1000-1980
  • 期刊名称:《河海大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098, [2]长江科学院空间信息技术应用研究所,湖北武汉430010
  • 相关基金:国家自然科学基金(61271386,60901003)
中文摘要:

针对由实际遥感地物类型难以确定导致的多光谱遥感影像变化检测精度较低的问题,提出一种结合最小描述长度(MDL)准则的EM变化检测方法。首先,采用主成分变换与相关系数融合法相结合的方式构造差异影像;其次,利用分支数为k的高斯分布混合模型对差异影像进行建模,并利用MDL-EM算法自适应估计模型各参数;最后,利用基于统计最小错误率的Bayes判别准则确定变化检测的阈值来实现多光谱遥感影像变化检测。实际遥感数据验证结果表明,所提检测方法应用于多光谱遥感影像变化检测中是可行、有效的。

英文摘要:

In order to overcome the disadvantages of multispectral remotely sensed image change detection due to the difficulty in determining the actual ground object type,a change detection algorithm is proposed through combination of the minimum description length(MDL) rule and the EM algorithm.First,the difference images were constructed by the principal component analysis(PCA) and the correlation coefficient fusion method.Then,a distribution model for the difference images was built with the Gaussian mixture model(GMM),and its related parameters were estimated adaptively by the minimum description length-expectation maximization(MDL-EM) algorithm.Finally,the change detection was implemented by the threshold determined by the Bayes rule.Experimental results on the multispectral images show that the proposed algorithm is feasible and effective.

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期刊信息
  • 《河海大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:河海大学
  • 主编:唐洪武
  • 地址:南京市西康路1号
  • 邮编:210098
  • 邮箱:xb@hhu.edu.cn
  • 电话:025-83786343
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1980
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1117/TV
  • 邮发代号:28-63
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高校自然科学学报二等奖,全国水利系统优秀期刊,江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双效期刊”,中国高校精品科技期刊,2012年第四届中国高校优秀科技期刊奖,2013年首届江苏省新闻出版政府奖提名奖,2014年第五届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17208