GA-EM算法在GMM遥感影像变化检测中的应用

"基于GA-EM算法的GMM遥感影像变化检测方法，通过结合PCA和差值法构建差异影像，使用GMM建模并利用GA-EM进行自适应参数估计，最终基于贝叶斯准则实现变化检测。这种方法在仿真中表现出良好的效果和实用性。" 本文介绍了一种创新的遥感影像变化检测技术，它基于遗传算法（GA）和期望最大化（EM）算法的高斯混合模型（GMM）。变化检测是遥感领域的重要任务，用于识别地表特征随时间的变化，对于环境监测、城市规划和灾害管理等具有重要意义。 首先，该方法采用了主成分分析（PCA）和传统的差值法相结合的方式生成差异影像。PCA是一种降维技术，能够提取影像中的主要变化信息，减少噪声影响，而差值法则通过比较同一区域在不同时间的影像来发现变化。两者结合可以更有效地捕捉影像间的细微差异。 接着，研究者利用N个成分的GMM对差异影像的分布进行建模。GMM是一种概率模型，可以用来表示复杂的数据分布，其中每个成分代表一种特定的分布。在遥感影像变化检测中，GMM能够刻画不同类别的像素（如变化和未变化像素）的分布特性。 接下来，GA-EM算法被用来自适应地估计模型参数。GA是一种优化算法，模拟自然选择和遗传机制，用于搜索最优解；EM算法则用于参数估计，尤其是在数据不完整或存在隐藏变量的情况下。通过GA的全局搜索能力和EM的局部优化能力，可以更准确地估计GMM的参数，适应差异影像的复杂性。 最后，利用贝叶斯准则确定像元的类别，即变化或未变化。贝叶斯理论提供了一种基于先验知识和观测数据计算后验概率的方法，以此区分变化和未变化区域，提高检测的准确性。 实验结果显示，这种方法在变化目标的检测上表现出高度的有效性和可靠性，具有很大的实用价值。这表明，结合GA-EM算法和GMM的遥感影像变化检测方法可以提高检测精度，对实际应用有重要的推动作用。此外，该研究也得到了陕西省自然科学基金和自动化XX科学研究项目的资助，显示了其在学术研究和实际应用上的重要地位。 关键词：高斯混合模型，GA-EM，自适应参数估计，变化检测 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2011）09-3559-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2011.09.102