雷达学报

作者：黄平平, 段盈宏, 谭维贤, 徐伟

单位：内蒙古工业大学信息工程学院 呼和浩特 010051；内蒙古自治区雷达技术与应用重点实验室 呼和浩特 010051；

关键词：SAR图像, 变化检测, 无监督, 改进相对熵, 迭代条件模型和马尔科夫随机场

基金：国家自然科学基金(61631011)，内蒙古科技重大专项(2019ZD022)，内蒙古科技计划项目(2019GG139)，内蒙古创新引导项目(KCBJ2017, KCBJ2018014)

由于洪灾区域的地物散射特性受环境影响会发生改变，在对该区域合成孔径雷达(SAR)图像进行变化检测时会使检测结果的错误率提高，而且用单一方法得到的差异图变化检测结果精度较低。针对上述问题，该文提出一种基于融合差异图的变化检测方法，该方法通过构造基于改进相对熵与均值比的融合差异图，综合了熵值差异图的区域敏感性和均值差异图的区域保持性的优势。首先，利用皮尔逊相关系数对模糊局部信息C均值聚类(FLICM)方法的初始聚类结果进行二次分类，再将二次分类结果作为图像初始分割，最后利用迭代条件模型和马尔科夫随机场(ICM-MRF)获得图像的最终分割结果。为了验证所提方法的有效性，该文使用瑞士Bern地区在1999年4月和5月的ERS-2遥感数据以及加拿大Ottawa地区在1997年5月和8月的Radarsat遥感数据进行实验，并用该方法对中国鄱阳湖地区2020年6月和7月的Sentinel-1-A遥感数据进行了洪灾检测实验，估计了鄱阳湖附近区域洪灾前后的受灾范围和变化趋势。实验结果表明该文算法总体检测误差较低，一定程度上降低了检测结果的错误率，提高了检测结果的精度。

来源：2021年第1期

《雷达学报》期刊编辑部

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