《基於全尺度樹及多約束條件的對象級變化檢測方法》是依託武漢大學，由孫開敏擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於全尺度樹及多約束條件的對象級變化檢測方法
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：孫開敏
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
對象級變化檢測能綜合考慮光譜與結構信息，對視角變化具有更好的魯棒性，很好克服像素級變化檢測的局限性，被認為是目前最有潛力的變化檢測方法之一。但是，現階段對象級變化檢測還存在諸多問題，如對象提取時人為劃分的多尺度難以兼顧影像中各種尺度的地物特性、未能綜合考慮多特徵約束以提高檢測的可靠性、缺乏一體化的處理流程、缺乏針對對象級影像分析特點的閾值選取方法而導致檢測自動化程度低等等。.因此，本課題的學術思想首先是從理論上研究一種集成多種約束的、可控的全尺度影像分割及全尺度樹構建方法，這種方法可以充分兼顧影像中不同尺度空間下地物特性；二是對典型變化檢測方法進行總結，研究基於全尺度樹進行對象提取與變化檢測一體化的處理方法，處理過程中使用多特徵和輔助信息進行約束以提高檢測的可靠性；針對影像由像素到對象的轉變導致統計特性發生改變的特點，研究適用於對象級變化檢測的閾值自適應提取方法以提高檢測自動化程度和精度。
結題摘要
對象級變化檢測能綜合考慮光譜與結構信息，很好地克服像素級變化檢測的局限性，被認為是目前最有潛力的變化檢測方法之一。但是現階段對象級變化檢測還存在諸多問題，如對象提取時人為劃分的多尺度難以兼顧影像中各種尺度的地物特性、未能綜合考慮多特徵約束以提高檢測的可靠性、缺乏一體化的處理流程、缺乏針對對象級影像分析特點的閾值選取方法而導致檢測自動化程度低等等。因此，本課題針對上述問題經過三年研究，按計畫完成了以下工作：第一，從理論上和實踐中構建一種集成多種約束的、可控的全尺度影像分割及全尺度樹方法，這種方法可以充分兼顧影像中不同尺度空間下地物特性；第二，總結了典型變化檢測方法，實現了基於全尺度樹進行對象提取與變化檢測一體化的處理方法，處理過程中使用多特徵和輔助信息進行約束以提高檢測的可靠性；第三，針對影像由像素到對象的轉變導致統計特性發生改變的特點，研究出了適用於對象級變化檢測的閾值自適應提取方法，該方法可以提高檢測自動化程度和精度。 在上述研究工作中，本課題首先研究了與變化檢測息息相關的相對輻射校正方法、雲霧檢測方法和影像質量評價方法，分析了他們對變化檢測的影響，並取得多項成果；本課題對對象級變化檢測中的影像分割、閾值選取、變化檢測模型、流程及套用等核心難點和存在的問題進行深入研究。上述研究取得的成果包括13篇論文，其中SCI檢索4篇、EI檢索5篇、核心1篇；申請專利5項，已授權1項。為了對理論研究成果進行驗證，本課題利用多時相SPOT5及WordView獲得變化檢測結果，對天津西青區局部及武漢江夏區局部做了實地考察，獲得大量地面變化實測數據，為今後的變化檢測套用研究及遙感影像目視判讀提供大量有用素材。同時本課題還將理論成果套用於生產實踐中，為武漢、天津、昆明等城市的土地變更和城市規劃提供技術支持；在四川汶川地震災後重建、玉樹地震、舟曲滑坡土石流、雲南彝良滑坡土石流等國內重大自然災害中，利用課題變化檢測技術成果及其他遙感技術快速的獲取災區受災情況，為災後應急救援、災害監測、災情評估、災後重建等做出一定的貢獻。由大量試驗及減災套用結果說明，本課題的研究成果可套用於多個領域，如地圖更新、土地利用、計算機視覺、城市規劃、軍事目標監視、打擊效果評估等方面，在後續工作中將加強變化檢測與套用之間的轉化機理研究，使得變化檢測在資源調查、環境管理、防災減災、軍事套用等方面更好的發揮重要作用。
