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基于多级匹配特征和自动样本提取策略的城市变化检测框架( A Novel Change Detection Framework in Urban Area Using Multi-Level Matching Feature and Automatic Sample Extraction Strategy )
Y Zhou Y Song S Cui H Zhu W Qin
利用遥感图像进行城市变化检测(CD)对于监测和分析城市内部变化的时空分布具有重要意义，可用于指导城市管理。为了减少伪检测，提高光盘的自动化程度，本文提出了一种新的高分辨率图像光盘框架。首先，提出了一种新颖的多层次匹配特征，将结构不变特征与多尺度密集匹配特征相结合，综合描述地物在不同层次上的不变特性。其次，提出了一种新的训练样本自动提取策略，利用高斯加权Dempster-Shafer证据理论和L1-范数提取足够准确的无变化样本，同时利用序列谱变化向量分析提取典型变化样本。利用自动提取的样本，分别使用四个监督分类器（k-最近邻、支持向量机、旋转森林和额外树）获得最终的CD结果。为了验证所提出的CD框架，在四个具有光谱变化、变化物体与不变背景之间的光谱混淆和错误配准的数据集上进行了实验。实验结果表明，所提出的多级匹配特征和样本自动提取策略在不同类型的监督分类器下均能获得较好的分类结果，有效地提高了CD的自动化程度，适用于大空间范围场景。
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