一种遥感影像核变化检测方法

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一种遥感影像核变化检测方法

马国锐, 眭海刚, 李平湘, 秦前清

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2007 > 32(7): 597-600

马国锐, 眭海刚, 李平湘, 秦前清. 一种遥感影像核变化检测方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 597-600.

引用本文:

马国锐, 眭海刚, 李平湘, 秦前清. 一种遥感影像核变化检测方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 597-600.

MA Guorui, SUI Haigang, LI Pingxiang, QIN Qianqing. A Kernel Change Detection Algorithm in Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 597-600.

Citation:

MA Guorui, SUI Haigang, LI Pingxiang, QIN Qianqing. A Kernel Change Detection Algorithm in Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 597-600.

一种遥感影像核变化检测方法

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2006CB701303);国家自然科学基金资助项目(60602013)

作者简介:
马国锐,博士生。研究方向为信号处理、遥感影像特定目标检测与识别。

中图分类号: P237.4

A Kernel Change Detection Algorithm in Remote Sensing Image

¹ State Key Laboratry for Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing, Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家973计划资助项目(2006CB701303);国家自然科学基金资助项目(60602013)

摘要: 提出了一种新的遥感影像核变化检测方法。该方法是将原始空间不同时相的输入矢量通过核函数非线性映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中通过传统变化检测方法处理得到新的输入矢量,最后通过半监督的单类支持向量机算法对新的输入矢量构造变化区域与非变化区域的最优分割超平面。试验证实,本文的核变化检测方法具有较高的检测精度和效率。
- 变化检测 /
- 核函数 /
- 单类支持向量机
Abstract: A kernel change detection algorithm(KCD) is proposed.The input vectors from two images of different times are mapped into feature space of high dimension via a nonlinear mapping.Which will usually increase the linear separation of change and no-change regions.Then,a simple linear distance measure between two feature vectors of high dimension is defined in features space,which corresponds to the complicated nonlinear distance measure in input space.Furthermore,the distance measure's dot is expressed in the combination of kernel functions and large numbers of dot operations processed in input space not in feature place by combined kernel tactic,which avoids the operation burden in high dimension space.The soft margin single-class support vector machine(SVM) is taken to select the optimal hyper-plane.Results show that KCD has excellent performance in speed and accuracy.
- change detection /
- kernel function /
- single-class support vector machine

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一种遥感影像核变化检测方法

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2006CB701303);国家自然科学基金资助项目(60602013)

作者简介:
马国锐,博士生。研究方向为信号处理、遥感影像特定目标检测与识别。

收稿日期: 2007-04-29
修回日期: 2007-04-29
刊出日期: 2007-07-05

中图分类号: P237.4

关键词:

单类支持向量机

摘要: 提出了一种新的遥感影像核变化检测方法。该方法是将原始空间不同时相的输入矢量通过核函数非线性映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中通过传统变化检测方法处理得到新的输入矢量,最后通过半监督的单类支持向量机算法对新的输入矢量构造变化区域与非变化区域的最优分割超平面。试验证实,本文的核变化检测方法具有较高的检测精度和效率。

English Abstract

马国锐, 眭海刚, 李平湘, 秦前清. 一种遥感影像核变化检测方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 597-600.

引用本文:

马国锐, 眭海刚, 李平湘, 秦前清. 一种遥感影像核变化检测方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 597-600.

MA Guorui, SUI Haigang, LI Pingxiang, QIN Qianqing. A Kernel Change Detection Algorithm in Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 597-600.

Citation:

MA Guorui, SUI Haigang, LI Pingxiang, QIN Qianqing. A Kernel Change Detection Algorithm in Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 597-600.

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