[發明專利]一種基于兩期高分辨率遙感影像的非監督變化檢測方法

有效

• 申請號: 201710258041.4
• 申請日: 2017-04-19
• 公開（公告）號: CN107220587B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 呂志勇;張鵬林;王映輝
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 西安維賽恩專利代理事務所(普通合伙) 61257
• 代理人: 劉艷霞

本發明公開了一種基于兩期高分辨率遙感影像的非監督變化檢測方法，該方法包括如下：步驟一、對待檢測區域的事件前和事件后兩期遙感影像分別進行空間位置配準，使同一地位置的地理區域實現重疊；步驟二、求解事件前和事件后兩期遙感影像之間的相對變化幅度影像；步驟三、基于相對變化幅度影像，建立最小值閾值與最大值閾值之間的多閾值區間；步驟四、利用多閾值區間，并設定增加步長S，形成多個二值化變化區域檢測結果；步驟五、對多個二值化變化區域檢測結果進行融合處理，得到優化的二值化變化區域檢測結果。采用該基于兩期高分辨率遙感影像的非監督變化檢測方法，過程中有效避免閾值設置、有效降低算法的數據依賴性。

技術領域

本發明屬于遙感影像技術領域，具體涉及一種基于兩期高分辨率遙感影像的非監督變化檢測方法。

背景技術

隨著遙感技術的發展，同一地區的遙感影像時空分辨率得到大幅度提高，給利用兩期遙感影像發現地表覆蓋變化區域帶來了可能。利用遙感影像快速獲取地表覆蓋變化區域，對于災后評估、土地利用監測、城鎮擴張監測等等均有重大意義。基于遙感影像的變化檢測，依據其監測結果不同，可以歸納為分類后變化監測與分類前變化檢測方法，其中分類前變化檢測方法也稱“非監督變化檢測”，本發明隸屬于非監督變化檢測方法的一種。當前非監督變化檢測方法可以分類兩類：(1)基于閾值分割方法，該類方法通過閾值將變化幅度影像分類“變化”與“未變化”區域；其中變化幅度的方法可以通過經過嚴格配準遙感影像的差值法，比值法，以及變化向量分析法 (change vector analysis)等方法求得；此類方法優點是簡單易用，非遙感專業人員也可以很好的操作。但一般而言，此類方法對傳感器件成相條件差異而造成的偽變化比較敏感，而且閾值直接決定檢測結果，依賴一定的經驗與數據。(2)基于數學模型分析的非監督變化檢測方法，該類方法在求解變化幅度的基礎上，假設變化信息符合某種數學分布，通過對分布特征的劃分，實現變化檢測發現。為了應對不同的情況，實際應用中研究人員提出了各種各樣的非監督變化檢測方法，如：基于馬爾科夫場、K-means，以及基于模糊C均值等非監督變化檢測方法。

盡管當前研究中，針對變化檢測提出了一系列的非監督變化檢測方法，但隨著遙感影像分辨率的提高，在實際應用中，這些方法表現了一定的不足： (1)一些方法試圖通過序列實驗，以尋找合理的閾值，以準確提取的變化區域。但由于地表地理環境的復雜性，加之遙感影像成相時天氣、傳感器，以及背景噪聲等非線性因素的影響，單一閾值很難提取可靠合理的變化區域。而且，理論上，通過序列實驗法得到的單一閾值，很難適合其它影像，普適性較差。(2)隨著分辨率的提高，地物類內方差變大，用于中低遙感影像的變化檢測方法，應用在高分影像變化檢測中受到挑戰，在檢測結果中表現出了較多的噪聲，極大地降低了變化發現的精度與可靠性。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術的不足，提供一種過程中有效避免閾值設置、有效降低算法的數據依賴性的基于兩期高分辨率遙感影像的非監督變化檢測方法。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是一種基于兩期高分辨率遙感影像的非監督變化檢測方法，該方法包括如下：

步驟一、對待檢測區域的事件前和事件后兩期遙感影像分別進行空間位置配準，使同一地位置的地理區域實現重疊；

步驟二、求解步驟一中所述的事件前和事件后兩期遙感影像之間的相對變化幅度影像；

步驟三、基于步驟二中所述的相對變化幅度影像，建立最小值閾值與最大值閾值之間的多閾值區間；

步驟四、利用步驟三中所述的多閾值區間，并設定增加步長S，形成多個二值化變化區域檢測結果；步長S為兩個閾值間的差值；

步驟五、對步驟四中所述的多個二值化變化區域檢測結果進行融合處理，得到優化的二值化變化區域檢測結果。

進一步地，還包括步驟六：基于事件后影像的多尺度分割結果，對步驟五中所述的優化后的二值化變化區域檢測結果進行處理，以得到平滑的變化檢測區域。