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基于MATLAB的多时相变化检测

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简介：
本研究利用MATLAB平台，提出了一种高效的多时相遥感影像变化检测方法，旨在精确识别不同时间点的地表变化。 基于MATLAB的多时相变化检测方法研究

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  • 基于MATLAB的多时相变化检测
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    本研究利用MATLAB平台，提出了一种高效的多时相遥感影像变化检测方法，旨在精确识别不同时间点的地表变化。 基于MATLAB的多时相变化检测方法研究
     
  • 基于MRF的多时相变化检测算法
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    本研究提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的多时相变化检测算法，通过优化能量函数自动提取变化区域。该方法提高了变化检测的准确性和鲁棒性，在多个数据集上表现出优越性能。 在遥感图像处理领域，变化检测技术旨在识别图像序列中的地物变动情况。MRF（Markov Random Field，马尔可夫随机场）是一种广泛应用的概率模型，在多时相变化检测中发挥着关键作用。通过描述图像像素之间的空间相关性以及像素值与先验知识的关联关系，MRF能够显著提升变化检测的准确性和鲁棒性。 MRF的基本假设是每个像素值依赖于其邻域内其他像素的状态，这反映了地物变动在局部上的一致性特点。当有两个或多个不同时段拍摄的遥感图像时，通过对比这些图像可以发现地面特征的变化情况。变化检测过程被转化为寻找最小能量状态的过程，在这个过程中数据项（即像素值与先验模型匹配程度）和光滑项（相邻像素间一致性考虑）共同决定了整个系统的能量水平。 在具体实现中，MRF通常配合使用诸如Gibbs采样、最大后验概率估计或Graph Cut等优化算法来求解最优的像素分类。这些方法旨在找到最能解释图像差异性的状态分布，即哪些区域发生了变化而哪些没有发生变化。 应用MRF多时相变化检测的过程一般包括以下步骤： 1. **预处理**：确保不同时间拍摄的遥感图像是在同一坐标系统下，并进行增强以提升对比度和细节。 2. **特征提取**：计算图像中的灰度值、纹理及形状等特性，为后续分析提供依据。 3. **构建MRF模型**：定义像素间相互作用关系并设置能量函数，包括数据项（反映图像差异性）和平滑项（体现空间一致性）。 4. **优化问题求解**：利用图割或迭代算法等方式寻找最小化系统总能量的分类结果，从而确定哪些区域发生了变化。 5. **后处理**：对检测到的变化进行平滑和去噪操作以提高可靠性。 6. **解释分析**：根据最终的结果来判断导致地物变动的原因，可能是自然现象（如植被生长、洪水）或人为活动（如建筑施工、土地利用改变）。 MRF多时相变化检测算法具有较强的灵活性与适应性，能够处理多种类型的遥感图像，并能应对复杂场景下的挑战。然而，该方法也存在一些局限性和问题需要进一步优化解决，比如参数选择敏感度和计算量大等难题。 总体而言，这种基于概率理论及优化技术的方法为环境监测、城市规划以及灾害预警等领域提供了有力工具，有助于更准确地识别并分析遥感图像序列中的变化情况。
     
  • 多时相影像变化检测的精度评估
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    本文探讨了不同时间序列遥感影像在变化检测中的应用与挑战，并提出了一种新的精度评估方法。通过综合分析多种算法和数据源的影响，本研究旨在提高动态监测的准确性和可靠性。 该资源主要针对多时相影像变化检测进行精度评价，并使用C++实现。代码包含详细的注释，非常实用。
     
  • 基于NSCT和FCM的多时相遥感影像变化检测（2014年）
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    本文提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与模糊C均值(FCM)聚类算法的方法，用于分析多时相遥感影像的变化检测。该方法能够有效提升变化区域的识别精度和效率，在2014年取得了显著的研究成果。 本段落提出了一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与模糊C均值聚类的方法进行变化检测。首先对两期遥感影像执行相减运算以获得差异图像，然后使用NSCT对差异图象进行多尺度分解得到子带图像，并将这些子带图像和原始的差异图像组合成特征向量。最后利用模糊C均值算法分类上述特征向量，从而得出变化检测的结果（即变化区域与非变化区域）。该方法不依赖于具体的变化类和非变化类统计分布的信息，无需先验知识参与，并且具有广泛的应用性。通过实验验证，在真实遥感数据集上的应用显示了此方法的有效性和准确性；相较于传统技术，本段落所提算法在检测精度方面表现出更佳的性能。
     
  • 基于多时相遥感影像的变化检测卷帘功能.zip
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    本项目提供了一种利用多时相遥感影像进行变化检测的技术方案，并实现了具有卷帘效果的动态展示功能。 在遥感领域，多时相遥感影像变化检测是一项关键技术，它主要用于识别地表覆盖在不同时间点上的变化情况。这项技术广泛应用于城市规划、灾害监测、环境研究等多个领域。 该项目提供了一种可视化实现这一过程的解决方案，使用 C++ 语言编写，并结合了 Visual Studio 2019（VS2019）和 Qt 工具。C++ 是一种强大的编程语言，尤其适用于系统级编程和高性能计算，在这个项目中用于处理和分析遥感数据以及构建高效的数据处理算法。 Qt 是一个跨平台的用户界面应用程序开发框架，支持多种操作系统如 Windows、Linux 和 macOS。在本项目中，Qt 被用来创建用户界面，使得用户可以直观地查看和操作变化检测的结果。通过图形化组件及事件驱动模型，开发者能够轻松构建交互式应用。 卷帘功能是遥感变化检测中的一个常见概念，它通常指的是逐像素比较不同时相的遥感图像，并逐渐揭示两个时期的差异。这种技术可以帮助用户逐步发现地表在不同时间点的变化情况。代码中通过滚动条、时间滑块或动画形式实现卷帘功能。 实际应用中，多时相遥感影像变化检测可能涉及以下步骤： 1. 数据预处理：包括辐射校正、几何校正及影像配准。 2. 图像融合：将不同传感器或分辨率的图像进行融合以提高精度。 3. 变化检测算法：常用方法有差分法、指数变换法等，用于找出差异区域。 4. 结果后处理：如噪声去除和变化信息统计分析。 5. 可视化展示：“卷帘功能”即为将结果直观呈现给用户的方式之一。 这个项目代码详细程度很高，适合初学者学习。通过阅读与运行这些代码不仅可以掌握 C++ 和 Qt 的基本用法，还能深入了解遥感数据处理及分析的核心技术。对于希望从事遥感或地理信息系统（GIS）相关工作的人员来说，这是一个宝贵的实践资源。
     
  • 基于MATLAB的图像变化检测
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    本研究运用MATLAB软件进行图像处理与分析，提出了一种高效的图像变化检测算法，旨在准确识别不同时间点图像间的差异。 使用MATLAB程序对不同时间的两张图片进行变化检测，并找出其中的变化部分。
     
  • DSFANet: [TGRS 2019] 基于无监督深度学习的多时相遥感影像变化检测模型
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    DSFANet是一种创新性的无监督深度学习框架，专为处理多时相遥感图像中的变化检测而设计。该模型通过自编码器架构有效识别和分析不同时间点的地表变化，无需依赖标注数据，大大提高了变化检测的效率与准确性，在遥感影像分析领域具有重要应用价值。此研究发表于IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)期刊2019年刊中。 本段落提出了一种基于深度网络与慢特征分析（SFA）理论的新型多时相遥感图像变化检测算法——深慢特征分析网络（DSFANet）。在该模型中，采用两个对称的深度网络来处理双时相影像的数据输入。随后使用SFA模块抑制不变组件，并突出显示已发生变化的部分。CVA预检测技术用于以高置信度识别未改变像素作为训练样本。最后通过计算卡方距离确定变化强度，并应用阈值算法判断图像中的变化区域。 实验在两个真实世界数据集和一个公共高光谱数据集中进行，结果显示DSFANet优于包括其他基于SFA的深度学习方法在内的多种最新算法，在视觉比较与定量评估中均表现出色。该研究使用了以下软件包：tensorflow_gpu==1.7.0、scipy==1.0.0、numpy==1.14.0和matplotlib==2.1.2，用户可下载所需资料进行实验操作。
     
  • 基于MATLAB的时间序列贝叶斯变化点检测与分解
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    本研究利用MATLAB平台，探讨了时间序列中的贝叶斯变化点检测及分解方法，旨在有效识别数据中显著的变化趋势和模式。 “testData”包含两个时间序列：simData 和 landsatSimData。它是一个结构变量, 包含: - “.Y”: 模拟时间序列信号 - “.trueSeasonReason”: 模拟中使用的真实季节成分 - “.trueTrend”: 模拟中使用的真实趋势组件 设置BEAST算法所需的参数，其中一些参数是BEAST的模型规范参数（例如，minSeasonOrder、maxSeasonOrder 和 minSetpDist_trend, minSepDist_Sason）；其他参数只是一些输入变量，控制模拟行为或程序输出（例如，thinningFactor，seed，computeCredible）。 BEAST还估计了足够的趋势顺序近似于海景成分。结果输出到out.torder。“龙卷风”随时间变化。根据“趋势顺序”，线性段可以是常数（零顺序）或斜线（第一顺序）。“torder”给出了平均顺序采样的模型。
     
  • 基于MATLAB的遥感图像变化检测算法
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    本研究利用MATLAB开发了一种高效的遥感图像变化检测算法，通过对比分析不同时期的卫星影像数据，准确识别地表变化情况。 可以作为遥感图像变化检测学习的资源，其中包括变化检测部分和阈值分割部分。
     
  • 基于FLICM的变化检测方法
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    本研究提出了一种基于FLICM（全变分局部不变特征描述子）的变化检测方法，通过改进图像特征提取技术，显著提升了变化检测精度与效率。 模糊C均值聚类算法用于变化检测，这是一种经典的无监督变化检测算法之一。代码可以正常运行，如果有任何问题，我们可以相互交流。感谢下载使用。