基于亚像元定位的遥感影像变化检测理论与方法研究

Nowadays the change detection technique based on the remote sensed images become more and more important. But, there are lots of mixed pixels, which can greatly degrade the accuracy of detection results. How to break through the limit and detect the change information at the sub-pixel level is very difficult for the tradional model. According to this point, the theory and method of sub-pixel change detection can be proposed in this project, the main content focused on object detecting, sub-pixel mapping and information fusion. In this way, this research can improve the potential ability of application for military reconnaissance, city planning, topographic maps alteration, and cadastral investigation.

遥感影像的变化检测技术正向越来越精细的方向发展。但是，混合像元的存在极大地影响了变化检测结果的精度和完整性。如何突破常规方法的技术限制，深入到像元内部去完成亚像元级的变化检测，成为目前的一个难点问题。本课题拟以亚像元定位为基础，通过亚像元目标探测-空间定位-多源信息融合等关键技术的研究，发展稳健的遥感影像亚像元级变化检测的理论与方法。本课题的研究成果能够有效提高遥感影像的应用潜力，这对军事侦察、城市规划、地形图变更、地籍调查等方面具有重要的应用价值和实际意义。

遥感影像中普遍存在着“混合像元”，传统的像元级变化检测技术无法有效地探测混合像元中小目标地物的细微变化。如何深入到像元内部去挖掘地物的变化信息？这是十分具有挑战性的难题。. 本课题围绕以上背景，开展以下三个部分的研究工作。一、构建高精度的亚像元目标探测器。通过端元光谱自动提取技术，获取有效的目标端元光谱；通过改进传统的亚像元目标探测器，提高探测精度；二、建立稳健的亚像元空间定位模型。发展多限制条件下的混合像元分解算法，将分解结果与后续的亚像元定位模型相结合，作为一个有机的整体；三、多源影像信息融合的变化检测。针对不同时态、不同观测尺度下的宽场景、低分辨率影像与小场景、高分辨率影像进行相关信息补充和数据融合，保证影像中每个区域的信息能够被充分统计和兼顾。. 按照制定的计划，我们分为三个阶段开展工作。第一阶段，开展了遥感影像亚像元目标探测模型的研究。将异常目标信号，端元自动提取算法，扩展FIR 模型三个部分结合起来研究，并与传统模型所获得的结果进行比较分析，取得了初步成果；第二阶段，主要开展了融合多尺度、多时态下的空间信息与顾及光谱、纹理属性特征的改进亚像元定位模型研究。当地物尺寸不一致的情况下，如何选择定位模型；融合辅助遥感影像数据，光谱匹配模型的构建等。第三阶段重点对多源遥感影像数据融合下的变化检测，包括：利用混合像元分解技术对中、低分辨率影像进行亚像元的变化检测工作，考虑端元选择技术等。. 发展遥感影像亚像元级变化检测技术，可以突破到混合像元的内部去更深入地了解亚像元目标的变化信息，这大大地扩展了影像的解译能力，将其应用在军事侦察、地形图更新、城市规划、地籍调查、生态环境评价等方面，意义重大而明确。