朱红春, 黄伟, 刘海英, 张忠芳, 王彬

(1.山东科技大学测绘科学与工程学院，青岛 266590； 2.山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室，青岛 266590； 3.山东科技大学信息科学与工程学院，青岛 266590)

基于KL散度的面向对象遥感变化检测

朱红春1,2, 黄伟1, 刘海英3, 张忠芳1, 王彬1

(1.山东科技大学测绘科学与工程学院，青岛 266590； 2.山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室，青岛 266590； 3.山东科技大学信息科学与工程学院，青岛 266590)

遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象，从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果； 但在对面向对象遥感图像变化检测中，存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此，提出一种基于相似度测度的面向对象遥感影像变化检测方法，并打破了以往仅以有/无变化的检测结果所呈现的表现形式。首先计算了图像对象分割的最优参数，得到了2个时相的图斑对象，并进行了空间叠加处理； 然后利用KL相似度计算方法计算了图斑对象的相似度系数，利用直方图统计了该系数的自然聚类特征； 再运用不同的自然聚类特征值，分级得到了图斑对象的变化程度； 最后，分析了不同参数分割结果、不同分级方法对图像变化程度检测的影响，同时通过对比有/无变化的检测结果，验证了本研究所提方法的科学性和有效性。

面向对象； 影像分割； 变化检测； KL散度； 分级

0 引言

变化检测就是从不同时期的遥感影像中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程[1]，在土地利用变化信息提取、灾害防治等领域中具有重要且广泛的应用；……