[發明專利]一種遙感影像變化檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010468355.9
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111739067A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 郭旭東;余凡;魯學軍;陳瑜琦;張智杰
• 申請（專利權）人: 中國國土勘測規劃院
• 主分類號: G06T7/30
• 分類號: G06T7/30;G06T7/10;G06K9/62
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 郭智

本發明實施例提供一種遙感影像變化檢測方法及裝置，其中，所述方法包括：對獲取的前、后時相的遙感影像進行幾何配準；對前時相的遙感影像進行多尺度分割，獲取分割后的矢量圖，將矢量圖套合在幾何配準后的前、后時相的遙感影像上，得到待檢測的前、后時相的圖斑對；利用自動變化檢測算法對待檢測的前、后時相的圖斑對進行自動變化檢測，根據檢測結果確定非變化圖斑集和可能變化圖斑集；對所述可能變化圖斑集進行聚類，將聚類后的可能發生變化圖斑集用于人工判斷以確定變化圖斑。根據本發明技術方案，可提高測繪生產中人工提取變化信息的效率。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，具體涉及一種遙感影像變化檢測方法及裝置。

背景技術

隨著對地觀測科技的發展和遙感影像分辨率的不斷提高，從遙感影像中提取地物信息成為非常重要的一個方向。土地資源管理與規劃、環境保護、測繪地理信息等方面都非常需要對這些地表覆蓋變化的狀況進行快速而準確的監測。遙感影像的變化檢測主要有兩類提取方法：1)完全人工提取，有經驗的變化監測作業人員將2景前、后遙感影像疊加，通過卷簾等工具，對圖像逐行進行判斷，每個圖斑仔細的核查。一般情況下具有最高的提取精度，但是效率極低，培養相關作業人員成本高；2)計算機自動提取，通過機器學習、人工智能等最新的模式識別算法對2景遙感影像的變化部分進行自動提取。但是受限于現在圖像處理和模式識別的精度，計算機自動提取的精度只能達到90％左右，不能滿足變化檢測的應用需求，尤其是測繪生產應用。因為測繪生產要求虛警率和漏識率都非常低。對于虛警率不滿足要求的影像，需要在已提取的變化信息中刪除錯誤的即可，而且往往變化的圖斑都比較少，一般都不到整景影像圖斑總數的5％，工作量不大。但是一旦發生漏檢，則需要人工將剩余95％圖斑的影像從頭再將檢查一次。因此，對于自動的變化檢測算法，一旦漏檢率不滿足要求，結果就很難滿足測繪生產的要求，需要人工排查。從這個角度上說自動化提取的結果并不能提高任何作業效率。

因此，由于變化檢測業務的特殊性，在測繪其他大多數產品(DOM、DEM、DSM等)都已實現全自動化的情況下，測繪的變化檢測作業依然只能采用與三十年一樣的人工目視解譯提取，現有的計算機自動算法和工具均不能滿足面向測繪生產的高精度變化檢測需求。

發明內容

本發明實施例提供一種遙感影像變化檢測方法及裝置，提高測繪生產中人工提取變化信息的效率。

為達到上述目的，一方面，本發明實施例提供了一種遙感影像變化檢測方法，所述方法包括：

對獲取的前、后時相的遙感影像進行幾何配準；

對前時相的遙感影像進行多尺度分割，獲取分割后的矢量圖，將矢量圖套合在幾何配準后的前、后時相的遙感影像上，得到待檢測的前、后時相的圖斑對；

利用自動變化檢測算法對待檢測的前、后時相的圖斑對進行自動變化檢測，根據檢測結果確定非變化圖斑集和可能變化圖斑集；

對所述可能變化圖斑集進行聚類，將聚類后的可能發生變化圖斑集用于人工判斷以確定變化圖斑。

另一方面，本發明實施例提供了一種遙感影像變化檢測裝置，所述裝置包括：

配準單元，用于對獲取的前、后時相的遙感影像進行幾何配準；

影像分割單元，用于對前時相的遙感影像進行多尺度分割，獲取分割后的矢量圖，將矢量圖套合在幾何配準后的前、后時相的遙感影像上，得到待檢測的前、后時相的圖斑對；

檢測單元，用于利用自動變化檢測算法對待檢測的前、后時相的圖斑對進行自動變化檢測，根據檢測結果確定非變化圖斑集和可能變化圖斑集；

聚類單元，用于對所述可能變化圖斑集進行聚類，將聚類后的可能發生變化圖斑集用于人工判斷以確定變化圖斑。