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8.3 CVA变化检测在线视频

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8.3 CVA变化检测课程教案、知识点、字幕

我们来看看CVA基本原理

CVA利用光谱变化向量

来描述前后两个时相间

目标变化的方向和大小

如图

这里展示了

光谱变化向量的大小

方向

变化阈值示意图

a图展示了

在由波段x

和波段y组成的二维空间中

变化向量的强度和变化角度

角度是代表变化的方向

b、c、d图

展示了3种变化情况

其中椭圆代表变化阈值的大小

在b图上

变化向量ΔG1的模小于阈值

因此该种情况

应视为无变化

或很小变化

c图

变化向量ΔG2的模大于阈值

因此该种情况

应视为变化类型1

其具体类型

由变化角度定义

如耕地变为城市

d图

变化向量ΔG3的模大于阈值

因此该种情况应视为

变化类型2

其具体类型由

变化角度定义

如林地变为耕地

在实际处理过程中

CVA以图像的像元为

基本运算单元

首先对两期影像进行差值运算

得到每个像元的变化值

即为变化向量

变化的强度

用变化向量的欧氏距离表示

变化的类型

用变化向量的方向表示

变化向量法描述

从第一时间到第二时间的

光谱变化的大小和方向

每个像元

可生成一个具有变化方向

和变化强度(大小)

两个特征的变化向量

因此

CVA结果可输出

变化强度(向量强度)

和变化方向两幅图像

我们来看看变化强度的定义

变化向量ΔG包含了两幅图像中

所有变化信息

公式形式为

ΔG=A-B,

即变化向量ΔG是

向量A和向量B之差。

变化向量ΔG的模

即变化强度

公式形式为

模的数值越大

表明图像的差异越大

变化发生的可能性越大

那么

如何在变化强度图像上确定

单个像元的变化情况呢

一般通过设置阈值来判断

可多次尝试

找出合适阈值

我们来看看变化方向的定义

像元的变化方向

反映了该点在每个波段的变化数量

正向或负向变化

可根据变化向量方向确定

如图

这里展示了二维空间中

指向蓝色点

红色点的箭头方向

分别代表两种不同变化类型

可表示为两个不同的变化向量

ΔG1和ΔG2

在具体处理过程中

变化方向可采用

多种方法进行判定

常用的有

波段符号组合法

方向余弦法

二维空间向量的三角函数法

多时相空间的主成分分析法等

下面我们介绍一下

波段符号组合法

和方向余弦法

我们来了解一下高于二维空间的

波段符号组合法

多数CVA的应用中

变化类型的判断

可以分析每个参与计算

波段像元数值的正向

或负向变化

可以使用“+”、“-”符号

进行组合表示

其中 + 代表增加

- 代表减少

如图

由3个波段

两个时相组成的图像

在进行变化方向编码时

共有8种变化模式

如表格所示

类别1 ---

类别2 --+

类别3 -+-

共有8种类别

可表示8种变化方向

这里展示了一个变化方向编码示例

如图

由3个波段组成的遥感图像

从时间1变化到时间2

从表格中可看出

该像元时间1对应的数值

为38 10 30

时间2对应的数值

为45 20 25

对应的各波段变化数值

为7 10 -5

所以该像元变化模式为++-

那么

该像元到底是从什么类别

转为什么类别呢

比如是不是林地类别

转为草地类别

这需要从遥感图像上

进行目视解译和对比分析

波段符号组合方法编码也存在不足

当应用这种常规的符号组合方法

判断变化类型时

常常出现问题

① 当计算波段数为n时

组合法只能表示2ⁿ种符号

如果某一区域中有m种类型

并且各种变化都可能发生

那么该区域变化类型的总数就是

m(m-1)

因此

很有可能出现一种符号组合

代表多种变化类型的情况

从而导致对变化类型的错误判断

② 随着计算波段的增加

符号组合将呈几何级数增加

变化类型判断难度很大

我们来看看方向余弦法

以有6个波段的

Landsat TM多光谱数据为例

变化向量X为一包含6 个波段

分别与TM的第1, 2, 3,4, 5, 7波段对应

的光谱变化向量

向量X的模可以表示为公式

如果向量X

与各波段光谱亮度轴的夹角已知

则变化向量的方向余弦为

xn / |X|

xn 为各波段

光谱亮度轴的像元数值

可由这些方向余弦数值

构造一个新向量Z的特征空间

其中

Z由6个方向余弦组成

在新空间中

向量Z对应于该空间中唯一点

这样就可以把

变化类型的判断问题

通过向量的方向余弦的计算

转化为

方向余弦空间点的分类问题

我们来了解一下

CVA的优缺点

在像元光谱直接比较的方法中

变化向量法

由于不仅可以避免

分类后比较法多次分类费时费力

误差累积

并出现不合理变化类型的缺陷

如城市变为水田

而且与其它像元光谱的

直接比较方法相比

可以利用较多甚至全部的波段

来探测变化像元

并提供变化像元的类型信息

因此

变化向量分析方法

被认为是一种非常具有潜力的

分析方法

正越来越受到人们的重视

但是

与其它方法相比

变化向量分析方法也有不足

具体表现为

(1)对遥感图像质量

和预处理要求较高

CVA要求进行较为严格的辐射校正

事实上

目前对各种干扰

尤其是物候

导致的辐射差异的校正方法

仍不成熟

因此

只能通过选择同一传感器

同一时相的数据

来最大可能的减小

干扰噪声

这种对数据

和预处理的过高要求

极大地限制了CVA的广泛使用

(2)变化阈值的确定

和变化类型的判定比较困难

在实际处理过程中

常常通过经验判定

给出变化阈值

划分出变化和非变化像元

所以

变化阈值的确定一般是主观的

需要经过较长时间的摸索

缺乏高效的变化阈值确定方法

尤其是

随着遥感图像的波段数增加

变化类型的判断

难度越来越大

我们来了解一下

其它变化检测方法

除了上述介绍的

变化检测方法以外

还有研究人员

提出了一些其它的变化检测方法

例如

基于影像分割的

变化检测方法

基于统计学的

变化检测方法

顾及空间邻域的

变化检测方法等

这些变化检测方法

不仅利用图像的光谱特征

颜色特征

还考虑了图像的纹理特征

形状特征

结构特征等

随着变化检测技术的

不断完善和发展

软件平台的研发和综合利用

改善了传统检测技术效率低下

和误差大等缺点

促进了变化检测的自动化进程

提高了检测效率和检测精度

但是

目前还没有一种变化检测方法

具有绝对优势

可以普遍适用于各种不同场合

需要根据不同的目的

和数据源选择合适的方法

遥感数字图像处理理论与方法课程列表:

第一章 遥感图像基础

-1.1 遥感数字图像

-1.2 遥感数字图像的坐标系统和地图投影定义

-1.3 遥感数字图像的计算机存储

-1.4 遥感数字图像的计算机显示

-第一章习题

第二章 遥感图像辐射校正

-第一讲

--2.1.1 遥感图像辐射校正概述

--2.1.2 遥感数字图像像元值的物理意义

--2.1.3 TOA光谱辐射亮度和表观反射率

--2.1.4 可见光和近红外波段的表观反射率模拟

-第二讲

--2.2.1 传感器的辐射定标

--2.2.2 6S辐射传输模型及其大气校正

--2.2.3 MODTRAN大气校正

--2.2.4 ATCOR 2 大气校正与地表反射率计算

--2.2.5 太阳辐射与地形引起的辐射误差的校正

-第二章习题

第三章 热红外遥感图像大气校正和地表温度反演

-3.1 概述

-3.2 热红外遥感图像像元值的物理意义

-3.3 热红外遥感图像的大气校正

-3.4 地表温度的遥感反演原理和方法

-3.5 ATCOR 2 大气校正与地表温度计算

-第三章习题

第四章 遥感图像几何纠正

-第一讲

--4.1.1 概述

--4.1.2 几何纠正的通用处理流程

--4.1.3 多项式构像模型及其几何纠正

--最小二乘法原理

-第二讲

--4.2.4 通用构像方程

--4.2.5 中心投影构像模型

--4.2.6 多中心投影构像模型

--4.2.7 SAR图像几何纠正

--4.2.8 有理函数模型和RPC纠正

-第四章习题

第五章 遥感图像增强

-第一讲

--5.1.1 彩色增强

--5.1.2 辐射增强

--5.1.3 空间增强

-第二讲

--5.2.4 光谱增强(4.1)

--5.2.4 光谱增强(4.2~4.3)

--5.2.5 频率域增强(5.1~5.5)

--5.2.5 频率域增强(5.6)

-第五章习题

第六章 遥感图像融合

-6.1 遥感图像融合概述

-6.2 基于IHS变换的图像融合

-6.3 基于主成分变换的图像融合

-6.4 基于小波变换的图像融合

-6.5 融合图像的质量评估

-第六章习题

第七章 遥感图像计算机分类

-第一讲

--7.1.1 图像分类概述

--7.1.2 判别函数

--7.1.3 非监督分类

--7.1.4 监督分类

-第二讲

--7.2.5 分类结果后处理

--7.2.6 分类结果精度评价

--7.2.7 其它分类方法

-第七章习题

第八章 遥感图像变化检测

-8.1 变化检测概述

-8.2 常用的变化检测方法

-8.3 CVA变化检测

-8.4 遥感图像变化检测应用实例

-第八章习题

8.3 CVA变化检测笔记与讨论

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