[发明专利]一种基于历史解译知识的遥感影像变化检测方法

权利要求书

1.本发明公布了一种基于历史解译知识的遥感影像变化检测方法，其特征如下：

1）对研究区域的当前期遥感影像与历史先期遥感影像进行波段合成，并对波段叠加后的组合影像进行均值漂移的多尺度分割，获取各对象边界；

2）利用步骤1）的分割边界矢量与各期遥感影像进行空间叠加，在前后两期影像上分别获取空间位置一致的地物分割对象，进而提取地物对象的“图特征”与“谱特征”;

其中“图特征”涉及对象的空间结构、几何形态方面内容，是指遥感信息在地物位置、形态、结构、空间分布等属性上的表征，具有明显的区域分异性，适合结构化组织；“图特征”更倾向离散化表示，常以简洁、抽象的符号形象直观地表示地理信息，主要使用GIS空间结构图，反映地物的对象化、立体性、尺度空间以及拓扑关系;“谱特征”包含对象的光谱、时间方面内容，是指遥感信息在地物光谱、时间、功能等属性上的表征，具有明显的区域相关性，适合序列化表达；“谱特征”更倾向连续化表示，常以序列、动态的体系定量系统地表示地理信息，主要是使用遥感时序演化谱，反映地物的量化指标、时间序列以及多粒度特性;

3）以步骤2）计算的“图特征”和“谱特征”为指示变化的证据源，引入历史解译的地物空间分布知识作为辅助信息，构建基于DS证据理论的基本概率分配；

4）基于证据理论计算各对象在前后时相间的相似度，构建对象差异性专题层，实现前后时相对象不同类特征相似度证据的自适应差异融合，即自适应地依据历史解译的空间分布知识计算不同地类特征相似度差异的融合证据信任度；

5）依据高斯混合模型对步骤4）证据融合结果进行二值化，目的是更稳健地获取变化区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于历史解译知识的遥感影像变化检测方法，其特征是采取了均值漂移方法进行多尺度分割，目的是获取地物对象边界信息。

3. 根据权利要求1所述的一种基于历史解译知识的遥感影像变化检测方法，其特征是在计算对象相似度过程中，引入历史解译知识，通过历史解译知识反应的不同地物的空间位置和类别属性信息，对不同类型对象的光谱和纹理特征相似度进行 DS证据差异融合，即通过对不同类所在区域对象设置不同的证据信任度。

4.根据权利要求1所述的一种基于历史解译知识的遥感影像变化检测方法，其特征是利用历史解译的地物空间分布知识指导对象级变化检测中的相似度度量构建，证据理论的引入为这一实现提供了天然的设计场景；同时也在对相似度结果进行二值化过程中采用高斯混合模型进行变化与非变化的二类区分，目的是针对高空间分辨率影像获取更加稳健的变化检测信息。