[发明专利]一种基于CVA和样本选择的遥感影像变化检测方法

权利要求书

1.一种基于CVA和样本选择的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对需要进行变化检测的同一区域的2幅不同时相的遥感影像进行配准；

S2：对配准后遥感影像进行多尺度分割，得到像斑；

S3：将全部像斑进行基于CVA的特征融合生成每个像斑的像斑差异度，并得到差异影像；

S4：将所述差异影像进行格网分块得到多个差异影像块，计算出每个差异影像块的标准差；

S5：按照所有差异影像块的标准差的差异程度从大到小的排序生成排序曲线，提取所述排序曲线中曲线斜率变化最大位置处的差异影像块及斜率变化最大位置前一的差异影像块分别作为第一差异影像块和第二差异影像块；

S6：将所述第一差异影像块的差异度和所述第二差异影像块的差异度作为训练样本，将所述训练样本通过基于EM算法的贝叶斯阈值确定方法获取变化阈值，利用所述变化阈值对所述差异影像进行二值分割，获得变化检测结果；以及

S7：输出所述检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于CVA和样本选择的遥感影像变化检测方法，其特征在于，在步骤S1中，采用小面元微分纠正方法进行配准。

3.根据权利要求1所述的基于CVA和样本选择的遥感影像变化检测方法，其特征在于，在步骤S2中，采用分形网络演化算法进行所述多尺度分割。

4.根据权利要求1所述的基于CVA和样本选择的遥感影像变化检测方法，其特征在于，在步骤S4中，当整幅影像的尺寸超过10000像素×10000像素时，采用2048像素×2048像素的分块进行所述网格分块。