基于Semi-NMF的多時(shí)相遙感圖像變化檢測(cè)研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和觀測(cè)數(shù)據(jù)的積累，變化檢測(cè)技術(shù)已成為了遙感圖像處理與應(yīng)用的一個(gè)研究熱點(diǎn)。遙感圖像變化檢測(cè)技術(shù)通常通過(guò)分析比較同一區(qū)域、不同時(shí)期獲取的兩幅或多幅遙感圖像，根據(jù)圖像之間的差異來(lái)獲取所感興趣地物、場(chǎng)景或目標(biāo)的變化情況，已在環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事偵察和災(zāi)情監(jiān)測(cè)等方面得到了廣泛的應(yīng)用。
　　隨著城市化的快速發(fā)展，傳統(tǒng)實(shí)地調(diào)查獲取的城市規(guī)劃數(shù)據(jù)難以滿足實(shí)際的應(yīng)用需求，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力且無(wú)法動(dòng)態(tài)地獲取某些要素的演化過(guò)程和變化情況。根據(jù)遙感

2、技術(shù)的特點(diǎn)，通過(guò)遙感圖像獲取城市或其他區(qū)域的地物變化信息，可以作為一種獲取城市規(guī)劃數(shù)據(jù)的有效手段。同時(shí)，無(wú)論是傳統(tǒng)實(shí)地采集數(shù)據(jù)或者遙感檢測(cè)數(shù)據(jù)并不具備直觀性，而地理信息系統(tǒng)技術(shù)能夠提供豐富的地理信息。因此，研究有效變化檢測(cè)方法，提升遙感數(shù)據(jù)使用價(jià)值，具有十分重要的理論和實(shí)際意義。
　　本文針對(duì)多時(shí)相遙感圖像變化檢測(cè)方法和城市規(guī)劃等問(wèn)題開(kāi)展了研究工作，主要包括以下兩個(gè)方面:
　　1.非負(fù)矩陣分解作為近年來(lái)所提出的一種新穎低秩矩

3、陣近似范例，旨在對(duì)非負(fù)數(shù)據(jù)尋求非負(fù)約束條件下的有效表示。由于具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便性、占用存儲(chǔ)空間小以及分解結(jié)果可解釋性，已成為最受歡迎的多維數(shù)據(jù)處理工具之一。而半非負(fù)矩陣分解松弛基矩陣非負(fù)約束，擴(kuò)展了應(yīng)用范圍，且能夠有效應(yīng)用在聚類問(wèn)題上。因此，本文給出了一種基于半非負(fù)矩陣分解的遙感圖像變化檢測(cè)方法。首先，利用同一區(qū)域、不同時(shí)期獲取且已經(jīng)過(guò)地理配準(zhǔn)的兩幅遙感圖像產(chǎn)生差值圖像;其次，通過(guò)主成分分析提取特征用以構(gòu)造特征數(shù)據(jù)矩陣;再次，對(duì)特征數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)

4、行半非負(fù)矩陣分解處理，迭代計(jì)算求解基矩陣和系數(shù)矩陣;最后，根據(jù)系數(shù)矩陣對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類判別，最終得到兩幅遙感圖像的變化檢測(cè)結(jié)果。使用光學(xué)遙感圖像和合成孔徑雷達(dá)圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文所述算法的有效性。
　　2.面向城市規(guī)劃應(yīng)用，利用ArcGIS Engine與IDL一體化開(kāi)發(fā)，選用靜態(tài)地圖作為背景地圖，利用遙感圖像地理坐標(biāo)信息產(chǎn)生坐標(biāo)配準(zhǔn)文件，將變化檢測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)化為圖層，按變化程度分類渲染進(jìn)而疊加至背景地圖上，利用配準(zhǔn)得到的坐