基于多尺度滤波和网格划分的建筑物变化检测

建筑物变化检测在高分辨率遥感应用中具有重要意义。多指标学习作为最先进的建筑物变化检测方法之一，仍存在无法直接发现变化类型以及形态学建筑物指数计算量大的缺点。本文提出了一种两阶段建筑物变化检测方法来解决这些问题。在第一阶段，计算多尺度滤波建筑物指数，以快速且中等精度地检测每个时相中的建筑物区域。在第二阶段，将图像和相应的建筑物地图划分为网格。在每个网格中，计算时间 T2 与时间 T1 的建筑物面积比率。每个网格被分类为三种变化模式之一，即显著增加、显著减少和近似不变。详尽的实验表明，所提出的方法可以直接检测建筑物变化类型，并且优于当前的多指标学习方法。