基于图核融合的高分辨率 SAR 图像精细变化检测研究

Perception and detection of fine changes, like edges, corners, shapes of changed areas, is important for SAR image change detection. In this fund, we intend to use the global and local structures for detecting fine changes in high-resolution SAR images. By extracting, correlating and fusing the global and local structural features, and by combining the graph theory and kernel methods, this fund studies the high-resolution SAR image change detection method based on fusion of global and local graph-kernels. This method overcomes the difficulties in extracting global and local structures of high-resolution SAR images, in recognizing and fusing global and local changes, and in obtaining complete, fine, and accurate change detection results. The fund builds the graph-kernel method for high-resolution SAR image change detection. It provides theoretical and technical supports for disaster detection, environment monitoring, urban planning, map data updating, and so on.

利用高分辨率SAR图像全局、局部空间结构特征实现对变化区域及其边界、角点、形状、位置等的精细感知和检测是当前SAR图像变化检测面临的关键科学问题。以全面利用高分辨率SAR图像复杂空间结构特征实现精细变化检测为核心思想，以全局、局部空间结构特征的有效提取、相关及融合为研究思路，结合图理论和核理论在结构特征提取及融合方面的优势，研究并建立基于图核融合的高分辨率SAR图像精细变化检测新方法。突破高分辨率SAR图像全局、局部空间结构特征的有效获取，全局、局部变化信息的有效描述，全局、局部变化信息的有效融合，及变化信息的全面、准确、精细检测等技术难点。初步建立面向高分辨率SAR图像精细变化检测的图核融合新方法，为自然灾害监测、环境监测、城市规划、地图数据库更新等工作提供重要的理论和技术支持。

项目以高分辨率合成孔径雷达图像为基本研究数据，以实现复杂地表地物精细变化检测为总体研究目标，以全面挖掘并利用高分SAR图像复杂特征为基本手段，以全局、局部空间结构特征、空时邻域特征、深度特征的有效提取及融合为研究思路，结合图理论、深度学习网络模型及核方法在特征提取及融合方面的优势，开展高分辨率SAR图像变化检测新方法研究。首先，项目对淮河及巢湖流域获取的多时相高分SAR图像开展预处理研究，对多时相高分SAR图像中对应的显著性变化区域进行裁剪、几何校正、辐射校正、配准等预处理操作，为变化检测提供数据支持。其次，项目开展基于图模型的SAR图像复杂空时结构特征提取方法研究，建立并实现了基于混合图模型、立体图模型和超图模型的SAR图像变化检测新方法，为高分SAR图像空间结构特征提取及挖掘提供重要的技术支撑。第三，项目开展基于深度神经网络的SAR图像深度特征提取方法研究，提取并融合了SAR图像中隐含的深层高维特征，建立了基于多深度卷积神经网络的SAR图像分类和基于多尺度深度特征融合的SAR图像变化检测新方法，为深度学习在SAR图像中的有效应用提供支持。第四，项目开展基于图核函数的空时特征提取及融合方法研究，在高维核空间中实现了SAR图像邻域特征、空间特征的有效提取、融合及非线性分类，建立了基于层次空时图核函数和多核图割模型的SAR图像变化检测新方法，为图模型和核方法的有效结合和分类提供了新思路。第五，项目开展基于图最小割模型的SAR图像变化检测新方法研究，挖掘两时相SAR图像间的联合差异性特征并实现两时相图像间特征的空时联合提取及分类，为两时相图像间变化检测提供新的研究思路。最后，项目开展高分SAR图像变化检测评价体系及性能评估方法研究，建立了主观和客观评价体系及方法，为变化检测效果的有效度量提供依据。