지표 피복 모니터링의 누락 및 부정확성 문제를 극복하고 완전성과 실용성을 동시에 고려하기 위해, 객체 수준 KPCA-DSFA 융합 고해상도 원격탐사 영상 비지도 변화 탐지 방법을 탐구하였다. 먼저, 두 시기 영상에 대해 상대 방사 교정 및 영상 융합을 수행하고, 간단한 비반복 클러스터링 알고리즘을 이용해 공동 분할을 수행하여 두 시기 영상 특성을 모두 고려한 균질한 슈퍼픽셀 블록을 획득하였다; 다음으로, KPCA 컨볼루션 매핑 네트워크와 DSFA를 결합하여 공간-스펙트럼 특성 추출 및 심층 의미 분석을 수행하고, 슈퍼픽셀을 기본 단위로 하여 융합된 객체 수준 고차원 공간 벡터를 구축하여 변화 강도 정보를 획득하였다; 마지막으로, 그래프 컷(Graph Cut) 모델에 기반한 에너지 함수 모델을 구축하고 객체 인접 관계 및 공간 차이를 활용하여 전역 최적화를 통해 변화 영역을 정밀하게 추출하였다. 실험 결과 전체 검출 정확도가 90% 이상에 달하며, 종합 성능도 높고, 소금 후추 잡음을 효과적으로 억제하며 변화 영역의 검출률을 크게 향상시켜 우수성과 견고성을 갖추었다.

핵 주성분 분석;변화 탐지;슈퍼픽셀;심층 특징 추출;그래프 컷 모델