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基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测
基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测
摘要：合成孔径雷达（SAR）技术被广泛用于地表覆盖变化检测。然而，由于SAR图像的特殊性质，对变化的检测和分类仍然具有一定的挑战。本文提出了一种基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测方法。首先，利用组合差异图的方法分析两幅SAR图像之间的差异，得到变化信息。然后，将变化信息输入到卷积小波神经网络中进行分类和检测。实验结果表明，该方法能够有效地检测SAR图像中的地表覆盖变化，并且具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：合成孔径雷达、变化检测、组合差异图、卷积小波神经网络
1.引言
合成孔径雷达（SAR）是一种主动遥感器，具有独特的能力可以在无人区、夜间和云层遮挡的情况下获取地表信息。因此，SAR技术被广泛应用于环境监测、灾害评估、城市规划等领域。然而，由于SAR图像的特殊性质，对图像变化的检测和分类仍然具有一定的挑战。
图像变化检测是利用多时相图像对地表进行监测和分析的过程。SAR图像作为遥感数据的一种，具有图像模糊、光照不均匀和噪声干扰等特点，这些特点对变化检测造成了一定的困难。因此，需要寻找一种高效而可靠的方法来解决这个问题。
2.方法
本文提出了一种基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测方法。流程如下：
（1）数据预处理：对原始SAR图像进行预处理，包括图像去噪、辐射校正和配准等操作，以提高图像的质量和一致性。
（2）组合差异图：采用组合差异图（CDG）的方法来分析两幅SAR图像之间的差异。CDG是一种基于像素级的方法，通过计算两幅图像像素间的差异，得到变化信息。具体来说，对于两幅SAR图像I1和I2，可以计算每个像素点的差异值D(i,j)=|I1(i,j)-I2(i,j)|。
（3）卷积小波神经网络：将CDG图像输入到卷积小波神经网络中进行分类和检测。卷积小波神经网络是结合了卷积神经网络和小波变换的方法，可以提取图像的空域和频域信息，并进行特征提取和分类。
3.实验结果
本方法使用了公开的SAR图像数据进行实验。为了评估方法的性能，比较了本方法与传统的差异图方法和其他变化检测方法的结果。
实验结果表明，本方法能够有效地检测SAR图像中的地表覆盖变化，并且具有较高的准确性和鲁棒性。与传统的差异图方法相比，本方法利用卷积小波神经网络能够更好地提取图像的空域和频域信息，并进行特征提取和分类。与其他变化检测方法相比，本方法具有较高的准确性和鲁棒性。
4.结论
本文提出了一种基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测方法。实验证明，该方法能够有效地检测SAR图像中的地表覆盖变化，并具有较高的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步探索如何优化卷积小波神经网络的结构，提高变化检测的效果和速度。
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