[發明專利]一種基于歷史解譯知識的遙感影像變化檢測方法

在審

• 申請號: 201711493854.8
• 申請日: 2017-12-31
• 公開（公告）號: CN108876760A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 吳田軍;胡曉東;駱劍承;張竹林;雷一鳴;丁青;杜帆;郜麗靜
• 申請（專利權）人: 蘇州中科天啟遙感科技有限公司;長安大學;中國科學院遙感與數字地球研究所;中科坤元地理信息技術（蘇州）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12
• 代理公司: 蘇州集律知識產權代理事務所(普通合伙) 32269
• 代理人: 安紀平

本發明公布了一種基于歷史解譯知識的遙感影像變化檢測方法，本發明方法的前提是獲取研究區的歷史解譯專題圖，將其地物空間分布信息作為先驗知識指導后續的對象級變化檢測。本發明在各期遙感數據上提取空間前后期一致的對象對，同時利用歷史解譯知識作為輔助，通過DS證據融合手段，最終實現不同時期遙感數據間的變化檢測。相比于已有的變化檢測方法，本方法具有更高的識別精度和穩健性。

技術領域

本發明面向高分辨率遙感影像，提出了一種基于歷史解譯知識的變化檢測方法，該方法利用歷史解譯知識自適應地獲取證據理論中的證據信任度參數，進而可對DS證據理論中的多個特征源進行差異化融合，實現了高精度的對象級變化檢測。

背景技術

變化檢測是遙感領域的一個重要應用。在災害監測、城市擴張以及土地演化探測等方面，通過基于遙感的變化檢測手段可極大地減少了人力、物力和時間成本。目前對遙感影像進行解譯的方式已經由人工目視解譯轉變為計算機解譯，面對具有較高分辨率的遙感影像，主要有“像元級”和“對象級”兩種方式。前者是以像元為單位，通過逐一比較和分析像元特征達到變化檢測的目的，這類方法易受影像噪聲的影響，特別是在高分辨率影像分析中，“椒鹽”噪聲現象較為明顯；后者則是在分割得到對象后，結合對象的特征進行變化檢測，其優點是對象相對于單個像元往往有更為豐富的特征信息，便于提高變化檢測精度，更適合于高分辨率影像中細致變化信息的提取。高分辨率遙感影像具有更加復雜的空間特征和光譜特征，因此對象級的變化檢測應是高分時代的主流研究趨勢，但是目前針對高分辨率影像的變化檢測算法仍普遍缺乏較好的適用性。為此需要尋求一種有效的方法有效地組合高分辨率遙感影像的多源特征才能更加準確地進行變化檢測。相關文獻：

1.Chen G, Hay G J, Carvalho L M T, et al. Object- based change detection[J]. International Journal of Remote Sensing, 2012,33(14):4434-4457.

2.勞小敏.基于對象的高分辨率遙感影像土地利用變化檢測技術研究[D].杭州:浙江大學,2013. [Lao X M. The research of object- based high resolution remote sensing land use change detection[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2013. ]

3.李雪,舒寧,李亮,等.基于GIS輔助數據的樣本像斑變化檢測方法研究[J].計算機工程與應用,2010,46(14):215-217. [ Li X, Shu N, Li L, et al. Research of change detection using GIS auxiliary data and samples[J]. Computer Engineering and Applications, 2010,46(14):215-217. ]

4.王琰.基于像斑統計分析的高分辨率遙感影像土地利用/覆蓋變化檢測方法研究[D]. 武漢: 武漢大學,2012。[Wang Y. The research of land use/cover change detection using high resolution remote sensing images based on image segments statistical analysis[D]. Wuhan: Wuhan University, 2012. ]