基于NSCT和FCM的多时相遥感影像变化检测（2014年）

简介：
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。