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序列遥感影像异常检测的时空模型研究与应用

刘晓奕  
【摘要】:在世界上的各个地方,无时不刻不发生着大量由自然灾害、人为因素等引起的异常事件,这些异常事件往往发生时间短,有时能导致大量的生态破坏和经济损失。其中尤以突发自然灾害引起的异常事件,对生态环境和人类社会有着广泛而深远的影响,有时甚至对于发生区域造成毁灭性的打击,因而受到广大政府机构、研究人员的普遍关注。虽然这些突发事件的发生往往是不可避免的,有些以现今的科技发展水平甚至是难以预测的,但若能实现在事件发生早期开展近实时的监测与预警,以及在事件发生后对事件影响范围与发展历程有所掌握,对于灾害事件中的及时疏散、救灾防灾具有重要的意义。而遥感作为一种几十年来发展迅速的新兴技术,因其对地表的宽覆盖、多谱段的观察能力和全天时、易获取的天然优势,对于突发事件引起的地表异常检测具有重要的意义。而由于季节、气候等因素的影响,即使没有突发事件发生,地表自身也是处在一个不断动态变化的过程中,因此,同一地区在不同时间点上累积的序列遥感影像,对于在各种时间尺度的变化中识别出异常事件引起的变化具有重要的意义。现阶段,常用的序列遥感影像主要包括AVHRR、MODIS、Landsat,对于这些数据的研究在遥感异常检测中取得了一定的成效。然而,它们往往在时间和空间分辨率特性上此消彼长,难以同时实现近实时、且含有丰富空间信息的异常判定结果的输出。近些年来,随着传感器技术的不断发展,以GF-4 PMS和HJ-1A/B CCD数据为代表的一批中空间高时间分辨率序列遥感影像逐渐涌现,使得快速、精确的异常检测成为可能,也对能综合利用时间、空间信息的序列遥感影像异常检测技术提出了新的需求。本文以中空间高时间分辨率序列遥感影像GF-4 PMS、HJ-1A/B CCD数据为研究对象,以能综合利用数据中时间、空间信息自动化输出精细的异常为研究目标,以黑龙江、洞庭湖洪灾事件为例,紧密关联方法研究和实际应用,主要完成的研究内容和贡献可以总结为如下几点:(1)针对卫星数据辐射值波动较大,不同时间、地点上的像素存在“同物异谱”、“异物同谱”的问题,提出了一种基于时空相对关系建模的时空上下文异常检测方法,具体流程为以像素为中心,建立像素与其邻域低级特征相对关系的统计模型,然后随着数据的不断积累,上下文模型随时间不断更新迭代,形成反应像素时空关系的时空上下文模型,将模型与待检测影像进行比对,若模型特征发生显著改变,则认为有异常在此像素内发生。(2)将时空上下文的方法应用于洪涝的异常检测,针对方法对大范围洪涝可能产生虚警的问题,提出了一种利用时空上下文模型提取序列永久像素,继而进行弱监督学习和分类提取洪涝淹没区的方法,该方法能快速有效地对洪涝引起的淹没范围进行检测,且对于场景不同、数据源不同的洪灾案例具有较好的鲁棒性。(3)序列遥感影像异常检测整体可分为直接异常检测与基于预测的异常检测两种。除了利用时空上下文模型对影像信息建模开展直接异常检测外,从基于预测的角度,提出了一种结合时空信息的LSTM模型异常检测方法。该方法将序列数据的空间信息也加入时间维度,形成时空重构序列,以此序列进行LSTM网络的训练和预测,通过将预测结果与基于高斯分布的异常判定策略相结合,在遥感数据序列上取得了一定的效果。(4)将时空神经网络应用于洪涝的异常检测,针对方法对大范围洪涝检测运行效率较低的问题,提出了一种基于时空神经网络与非监督聚类的洪涝异常检测方法,以面向对象的序列数据处理方式取代逐像素计算,以热力图结果取代标记型的异常检测结果,为序列遥感影像异常检测提供了一种灵活性、适用性更佳的解决方案。全文大量的实验和分析证明,充分发掘中空间高时间分辨率序列遥感影像中的时空信息,并选择合适的时空信息建模方式,辅以合理的模型参数选择,对于突发事件引起的异常的自动、快速检测具有积极的作用和广泛的潜能。


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