研究目的
提出并评估一种基于归一化压缩距离(NCD)的SAR图像变化检测方法,用于检测多时相卫星影像中的地形变化。
研究成果
基于非相干差异(NCD)的方法为SAR图像变化检测提供了一种无监督且无需特征的方法,能有效捕捉纹理变化并保持相关共同特征。与现有最先进方法相比,其计算效率更高,但由于依赖图像块相似性,可能会遗漏部分变化。未来工作应着重提升对未变化孤立区域的区分能力。
研究不足
该方法灵敏度取决于面片尺寸,该尺寸通过实验选定,可能并非适用于所有场景。对于高噪声区域的变化检测或变化区域内存在孤立未变特征时,其效果较差。阈值选择基于直方图分析,可能无法完全实现自动化或具备强健性。
1:实验设计与方法选择:
本研究采用基于归一化压缩距离(NCD)的变化检测方法,通过计算合成孔径雷达(SAR)图像分块间的相似性来实现。该方法包括将图像划分为不重叠区块、运用NCD测量相似度、对结果进行归一化处理,并基于直方图阈值生成二值变化图。
2:样本选取与数据来源:
使用两组数据集——一组来自TerraSAR-X卫星(2008年6月26日灾前与2013年6月15日灾后拍摄的德国易北河流域影像),另一组来自Sentinel 1A卫星(2015年7月17日与2017年1月7日拍摄的罗马尼亚布加勒斯特地区影像)。
3:实验设备与材料清单:
TerraSAR-X和Sentinel 1A卫星的SAR影像数据,配备3.4GHz四核CPU及16GB内存的台式计算机用于数据处理。
4:4GHz四核CPU及16GB内存的台式计算机用于数据处理。
实验流程与操作步骤:
4. 实验流程与操作步骤:将图像分割为64×64像素区块,采用压缩工具(如CompLearn Toolkit中的压缩器)计算每对区块的NCD值。将相似度归一化为灰度图像后,基于直方图拐点设置阈值生成二值变化图。
5:数据分析方法:
将结果与文献[6]中的先进方法进行对比,并通过视觉观察与计算分析两种方式比对变化图的差异。
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