無(wú)人機(jī)遙感影像具有配準(zhǔn)精度高、分辨率高的特點(diǎn),針對(duì)無(wú)人機(jī)影像成像特征,提出了一種改進(jìn)BMI的無(wú)人機(jī)影像建筑物檢測(cè)方法。該法顧及檢測(cè)區(qū)域紋理、光譜和形態(tài)特征,通過(guò)改進(jìn)其自適應(yīng)對(duì)比度和結(jié)構(gòu)元素的尺度特征,擴(kuò)大建筑物與背景波譜特征,實(shí)現(xiàn)建筑物變化檢測(cè)�；谮M州某區(qū)兩時(shí)相無(wú)人機(jī)遙感影像,進(jìn)行了基于改進(jìn)BMI的無(wú)人機(jī)變化檢測(cè),結(jié)果發(fā)現(xiàn)改進(jìn)方法具有較高的檢測(cè)精度和抗干擾性,與MBI方法相比,漏檢率下降6.55%,錯(cuò)檢率下降5.08%,總體精度提高了7.89%,不失為一種高效的無(wú)人機(jī)影像建筑物變化檢測(cè)新方法。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪與空間地理信息. 2020,43(11)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

AMBI變化檢測(cè)算法

AMBI變化檢測(cè)成果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)合偏最小二乘法和支持向量機(jī)的遙感影像變化檢測(cè)[J]. 黃杰,王光輝,楊化超,胡高強(qiáng),李建磊,柴文慧.  測(cè)繪通報(bào). 2016(07)
[2]利用影像分割和匹配特征進(jìn)行無(wú)人機(jī)影像變化檢測(cè)[J]. 徐亞明,石娟,安動(dòng)動(dòng),馬旭東.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2016(10)
[3]利用模糊綜合評(píng)判進(jìn)行面向?qū)ο蟮倪b感影像變化檢測(cè)[J]. 馮文卿,張永軍.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2016(07)
[4]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征融合變化檢測(cè)方法[J]. 郝睿,徐俊峰,王慶寶,張保明.  海洋測(cè)繪. 2016(01)
[5]一種多特征融合的面向?qū)ο蠖嘣催b感影像變化檢測(cè)方法[J]. 徐俊峰,張保明,郭海濤,張宏偉.  測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(05)
[6]利用最小交叉熵的多時(shí)相影像變化檢測(cè)[J]. 黃克鳳,於雪琴,黃亮.  測(cè)繪科學(xué). 2016(01)
[7]結(jié)合LiDAR點(diǎn)云和航空影像的建筑物三維變化檢測(cè)[J]. 彭代鋒,張永軍,熊小東.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2015(04)
[8]基于形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)的城市建筑物提取及其高度估算[J]. 付乾坤,吳波,汪小欽,孫振海.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2015(01)
[9]多特征差分核支持向量機(jī)模型的濕地變化檢測(cè)[J]. 潘琛,馮琰,林怡,陳映鷹.  測(cè)繪科學(xué). 2014(12)
[10]考慮時(shí)空關(guān)系的遙感影像變化檢測(cè)和變化類型識(shí)別[J]. 李亮,舒寧,龔龑.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2013(05)

碩士論文
[1]光譜梯度差分與面向?qū)ο蠓椒ㄏ嘟Y(jié)合的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)[D]. 韓飛.西南交通大學(xué) 2016
[2]基于低空遙感影像的建設(shè)用地變化檢測(cè)研究[D]. 王東廣.南京大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3380883