多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测

摘要：

为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法.首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测.实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100％和91.89％,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测.

关键词：遥感、变化检测、多特征融合、飞机目标、高分辨率遥感影像、多元变化检测、卷积神经网络

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41;P237;TP79

资助基金：国家自然科学基金41101396

在线出版日期：2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：37-52