Obemannade luftfartyg (UAV) har i stor utsträckning använts för att fånga och länka realtidsvideor/bilder. Deras roll som en billig luftburen plattform för att fånga högupplösta, geo-refererade stillbilder har dock inte utnyttjats fullt ut. De bilder som erhålls från UAV är fördelaktiga framför fjärranalysbilder eftersom de kan erhållas till en låg kostnad och potentiellt ingen risk för mänskligt liv. Dessa bilder är dock förvrängda på grund av det buller som alstras av de roterande vingarna, vilket begränsar nyttan av sådana bilder. En potentiell tillämpning av sådana bilder är att upptäcka förändringar mellan bilderna i samma område som samlas in över tiden. Att upptäcka förändringar är av allmänt intresse på grund av ett stort antal tillämpningar, inklusive övervakning och civil infrastruktur. Även om UAV kan ge bilder med hög upplösning på ett portabelt och enkelt sätt, täcker sådana bilder endast små delar av hela området av intresse och är ofta med hög deformation. Hittills finns det inte mycket tillämpning av förändringsdetektering för UAV-avbildningar. Även den traditionella pixelbaserade förändringsdetekteringsmetoden ger inte tillfredsställande resultat för sådana bilder. I detta dokument har vi föreslagit en ny objektbaserad metod för förändringsdetektering med UAV-bilder som kan övervinna effekten av deformation och fullt ut kan utnyttja UAV-avbildningarnas höga upplösningsförmåga. Den utvecklade metoden kan delas in i fem huvudblock: förbehandling, bildmatchning, bildsegmentering och funktionsextraktion, förändringsdetektering och precisionsbedömning. Förbehandlingssteget är ytterligare uppdelat i två delsteg: det första delsteget är att geometriskt korrigera den bi-temporala bilden baserat på den georeferensinformation (GPS/INS) som installerats på UAV-systemet, och det andra delsteget är den radiometriska normaliseringen med hjälp av en histogrammetod. Bildmatchningsblocket använder den välkända skalinvarianta funktionen transform (SIFT) algoritm för att matcha samma områden i bilderna och sedan sampla dem igen. Bildsegmenteringen och funktionsextraktionsblocket används för att separera bilderna till olika meningsfulla regioner med medelskiftningsmetoden, extrahera texturala funktioner och kontextuella egenskaper (polygon, cirkel, etc.) och förfina dem till en sluten region med en lämplig metod. Baserat på de egenskaper som extraherats ovan samt färginformationen för området, detekteras förändringen med en hierarkisk metod. Den föreslagna metoden testas med hjälp av multi-temporala bilder förvärvade av UAV. Resultaten bekräftar att det föreslagna tillvägagångssättet är effektivt. Obemannade luftfarkoster (UAV) har många fördelar jämfört med traditionella bemannade flygplan eller andra fjärrsensorplattformar. Till exempel är UAV lågkostnadsplattformar och kan fungera utan hänsyn till mänskliga faktorer genom att använda en autoremote kontroll flygläge. De kan enkelt genomföras för högrisk- och högteknologiska uppdrag och kräver inte tillstånd från luftrumskontrollen för låghöjdsflygningar i de flesta länder. UAV:er kan också tillhandahålla högupplösta bilder och exakta positionerings-/orienteringsdata från GPS/GNSS- och INS navigationssensorer ombord. Dessa egenskaper gör det möjligt för UAV-plattformen att fungera som ett effektivt komplement till den traditionella fjärranalys av satelliter och bemannade flygplan. Även om UAV kan ge bilder med hög upplösning på ett portabelt och enkelt sätt, har deras roll som en billig luftburen plattform för att fånga högupplösta, geo-refererade stillbilder inte utnyttjats fullt ut. En potentiell tillämpning av sådana bilder är förmågan att upptäcka förändringar mellan bilder inom samma område över tid. Att upptäcka förändringar är av allmänt intresse på grund av ett stort antal tillämpningar, inklusive övervakning och civil infrastruktur. Hittills finns det inte många tillämpningar av förändringsdetektering för UAV-avbildningar. Detta beror på att UAV-bilder ofta förvrängs på grund av det buller som alstras av roterande vingar, vilket gör det svårt att analysera sådana bilder, och även bilderna täcker endast små delar av de intressanta områdena. En automatiserad metod som kan hantera stora data är därför av potentiell nytta.
Shi och Al. Ref kombinerade funktionspunkter med segmenteringsresultat för att utföra bildbaserad förändringsdetektering, och bildregistreringen mellan två datum gjordes genom en projektiv omvandling.
OBJECT-BASED CHANGE DETECTION USING GEOREFERENCED UAV IMAGES
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}