庄会富，邓喀中，范洪冬

中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室，江苏 徐州 221116



纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

庄会富，邓喀中，范洪冬

中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室，江苏 徐州 221116

Foundation support： Research and Special Funding of Mapping Geographic Information Public Service Sectors (No.201412016); The National Natural Science Foundation of China (No.41272389); Project Supported by the Basic Research Project of Jiangsu Province (Natural Science Foundation) (No.BK20130174)

摘要：合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声，在变化检测中，一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息，提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法，用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值，对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析，得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明，本文方法优于马尔科夫随机场法，可以减小斑点噪声的影响，有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。

关键词：灰度共生矩阵；纹理特征向量；最大化熵法；SAR；变化检测；

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)具有穿透云雨雾霾，全天时、全天候获取地面信息的能力，自20 世纪50年代以来，已被广泛用于地表沉降监测、地形测绘、资源勘探、环境遥感以及军事等领域。近年来随着SAR技术的迅速发展，利用SAR影像进行变化检测[1]逐渐成为研究的热点[2-5]。

现有SAR影像变化检测方法多使用灰度信息[6-10]，由于SAR影像中存在明显的斑点噪声[11]，变化检测结果通常具有较高的虚警率和漏检率，此时可以采用图像处理方法减弱斑点噪声的影响[1，12]。随着SAR影像分辨率的提高，纹理特征作为一种可以减小斑点噪声影响的图像信息在变化检测中得到应用[13-15]。……