地表环境的变化检测是遥感应用的重要方向。针对目前像素级的变化检测技术在海岸带高分辨率遥感影像应用存在局限性的现状,提出基于图像对象层次的海岸带环境遥感图像变化检测的机制和方法。发展一种动态迭代匹配算法建立新旧遥感影像间图像对象树的映射关系,试图利用图像对象形状的分裂-组合关系识别空间变化;发展一种光谱约束的聚类算法,对新旧影像间的空间未变化的、空间已变化的图像对象进行分组归类,试图通过类别差异确定潜在光谱变化的图像对象组。应用多分辨率影像数据分析典型海岸带地物的变化检测能力,分析潮汐和干湿变化下方法的可用性。探索利用新旧影像间的光谱关联信息、空间关联信息,研究图像对象层次的变化检测机制和实现途径,海岸带动态环境对于阐明方法的适用性更具意义。本项研究将有力推进面向图像对象的遥感图像处理新方法的发展,本研究也力图为海岸带环境高分辨率遥感影像变化检测提供新的解决之道。
image-object;change detection;remote sensing;coastal zone;
该项目针对目前像素级的变化检测技术在海岸带高分辨率遥感影像应用存在局限性的现状,提出基于图像对象层次的海岸带环境遥感图像变化检测的机制和方法。目前本课题以完成所有相关研究内容,研究成果包括开发了一种边缘导向的多尺度分割算法,发展了面向基元的遥感变化检测,以及图像对象层次的变化检测方法。获得浙江省自然科学学术奖二等奖1项,发表国外SCI期刊论文6篇,EI引用会议论文4篇,国内核心期刊论文2篇,获得发明专利授权1项,申请发明专利1项,获得软件著作权登记2项。本课题的研究成果试图推进面向图像对象的遥感图像处理新方法的发展,本研究也力图为海岸带环境高分辨率遥感影像变化检测提供一种新的解决之道。