城市遥感对象变化检测方法

对象级变化检测方法弥补了像素级变化检测方法难以处理高分辨率影像数据的缺陷，该类方法以多时相影像对象作为变化特征提取和分析的基元，需对多时相遥感影像进行影像分割，同时还需要考虑多时相影像对象的对应问题，再通过比较不同时期影像对象的特征或类别差异来确定变化。

同名对象的多时相影像对象构造方式，是指分别对不同时相的遥感影像进行影像分割，将不同时相影像形成各自的影像对象集合(图14-12)。在变化检测过程中，为了实现不同时相影像对象的变化分析，需建立多时相影像的同名对象关系(即不同时相遥感影像上的影像对象之间的对应关系)。这是最为理想的多时相影像对象构造方式，可以真正实现对象与对象的比较，进行影像对象变化分析过程中，可以充分利用对象的光谱特征、纹理特征、大小和形状等几何特征，对象的空间关系等上下文特征。但是，同名对象方式的实现难度较大。

图14-12　同名对象构造变化检测流程(www.xing528.com)

此外，因受传感器本身(如传感器成像位置、相机姿态、系统误差等)以及外部环境(如太阳高度、大气状况、天气条件、光照条件、阴影遮挡、季节物候变化等)等多种因素的影响，不同时相的遥感影像存在较大的光谱和几何差异，即使在未发生地物变化的情况下，不同时相遥感影像的分割结果也会存在较大的变化。因此如何建立不同时相遥感影像中影像对象的对应关系，确定同名对象则成为同名对象方式得以实现的关键和难点。

图14-13为天津市河西区梅江生态居住区的卫星遥感影像，获取时间分别为2009年5月与2016年3月。梅江生态居住区是天津四大居住片区之一，自1999年至今，一直存在各种开发建设项目，是变化较为频繁的区域。

基于建筑区-建筑物双尺度同名对象的城市建筑物变化检测，首先利用多尺度分割和多时相影像对象匹配算法，通过设定不同的尺度阈值得到大小两个尺度的影像对象集合；再检测大尺度影像对象中建筑区的变化，以变化的建筑区的重点区域，检测其中变化的建筑，最终实现建筑物变化检测。图14-14与图14-15分别为双尺度同名对象城市建筑物变化检测过程与最终得到的不同时相的变化建筑物检测结果。