[發明專利]基于融合策略的面向對象的高分辨率遙感影像變化檢測方法

有效

• 申請號: 201310460801.1
• 申請日: 2013-09-30
• 公開（公告）號: CN103489193A
• 公開（公告）日: 2014-01-01
• 發明（設計）人: 石愛業;夏晨陽;申邵洪;吳國寶;程學軍;文雄飛;陳鵬霄
• 申請（專利權）人: 河海大學;長江水利委員會長江科學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 李玉平

技術領域

本發明涉及高空間分辨率光學遙感影像變化檢測，具體是一種基于融合策略的面向對象的高分辨率遙感影像變化檢測方法，該方法可以用來解決高空間分辨率多光譜遙感影像變化檢測精度不高的問題，屬于遙感影像處理技術領域。

背景技術

隨著多時相高分辨率遙感數據的不斷積累以及空間數據庫的相繼建立，如何從這些遙感數據中提取和檢測變化信息已成為遙感科學和地理信息科學的重要研究課題。根據同一區域不同時相的遙感影像，可以提取城市、環境等動態變化的信息，為資源管理與規劃、環境保護等部門提供科學決策的依據。我國“十二五”將加大拓展實施“十一五”已啟動實施的高分辨率對地觀測工程，關注包括高分辨率遙感目標與空間環境特征分析及高可靠性自動解譯等基礎理論與關鍵技術研究，正在成為解決國家安全和社會經濟發展重大需求的研究焦點。

遙感影像的變化檢測就是從不同時期的遙感數據中，定量地分析和確定地表變化的特征與過程。各國學者從不同的角度和應用研究提出了許多有效的檢測算法，如變化矢量分析法（Change?Vector?Analysis，CVA）、分類后比較法等。然而，上述這些傳統的變化檢測方法應用于高分辨率（光學）遙感影像時，又會出現新的難點和問題，比如（1）空間分辨率的提高會產生“同物異譜”和“同譜異物”現象，從而導致變化類和非變化類的可分性降低；（2）圖像相鄰像素之間高度相關。

針對上述難點和存在的問題，許多學者試圖通過對傳統算法的改進，或者引入諸（較）多約束條件。盡管這些檢測方法都具有一定的潛力，但是高分辨率影像檢測環境的復雜化以及目標先驗信息匱乏等，導致這些算法都存在著一定的局限性。為此，有必要研究新的高分辨率可見光遙感圖像變化檢測技術來有效克服上述難點。

發明內容

發明目的：高空間分辨率遙感影像背景信息復雜、噪聲干擾嚴重，使得變化檢測所面臨的問題采用常規的變化檢測方法難以解決。本發明在對高分辨率遙感影像進行分割的基礎上，對分割的單元（對象）進行變化的檢測，并采用融合的策略，將多種檢測結果進行基于投票法的融合，以獲得更加穩健和精度較高的變化檢測結果。

技術方案：一種基于融合策略的面向對象的高分辨率遙感影像變化檢測方法，包括下述步驟：

步驟1：輸入兩時相已配準的高分辨率光學遙感影像，分別記為：X₁和X₂。

步驟2：對輸入的高分辨率影像進行多分辨率分割：

2a)分別在尺度l₁、在尺度l₂、在尺度l₃上分別對X₁、X₂、X₁和X₂組合的影像進行多尺度分割，分割后的影像分別記為S₁、S₂和S₃。

2b)將S₁疊加到X₂，根據S₁的每一個對象邊界確定X₂的相對應的對象邊界，從而獲得X₂的分割影像X_2S1。

2c)將S₂疊加到X₁，根據S₂的每一個對象邊界確定X₁的相對應的對象邊界，從而獲得X₁的分割影像X_1S2。

2d)將S₃分別疊加到X₁和X₂，根據S₃的每一個對象邊界分別確定X₁和X₂的相對應的對象邊界，從而獲得X₁和X₂的分割影像X_1S3和X_2S3。

2e)將S₁和S₂進行并集操作，獲得分割影像S₁₂。

2f)將S₁₂分別疊加到X₁和X₂，根據S₁₂的每一個對象邊界分別確定X₁和X₂的相對應的對象邊界，從而獲得X₁和X₂的分割影像X_1S12和X_2S12。