[发明专利]基于多维度特征提取的高铁环境变化监测方法

权利要求书

1.一种基于多维度特征提取的高铁环境变化监测方法，包括以下步骤：

S1，高分辨率遥感影像预处理：

对不同时相的高分辨率遥感影像分别依次进行辐射定标、正射校正、大气校正和图像融合，完成不同时相遥感影像的预处理；

S2，不同时相遥感影像匹配：

利用计算机视觉算法对步骤S1预处理遥感影像中两个时相的高分辨率遥感影像分别进行不同尺度下金字塔影像特征角点提取，对所述特征角点进行相似性度量，得到匹配特征点，并利用匹配特征点进入更为精细的下一层金字塔图层匹配，去除错误的匹配特征点，利用最终保留的匹配特征点作为两个时相影像的连接点，完成不同时相影像的自动匹配；

S3，多维变化特征提取：

对步骤S2匹配后的两个时相的高分辨率遥感影像分别进行多维变化特征计算，得到相应的特征图层；

S4，特征图层对像化转化与统计：以S3得到的特征图层数据为数据源进行超像素分割得到地物对象单元，并以地物对象为统计单元计算多维变化特征的均值和标准差；综合利用多个特征图层的信息，设置影像分割参数，完成影像由像素单元向对象单元的转换；

S5，以对像化的特征图层为数据源选取变化样本并进行最优特征筛选：

以对像化的特征图层为数据源，选择多个类型的地表变化样本，并计算各个样本数据在对像化多维变化特征维度上的欧式距离，以此为依据进行可分性度量，得到变化提取最优特征组合；

S6，利用变化提取最优特征组合空间构建随机森林分类器进行变化区域提取与优化：

首先使用变化样本在最优多维变化特征空间下多维特征信息进行随机森林分类模型训练得到分类模型，利用训练好的分类模型对整个区域进行分类，得出整个区域的变化分布情况；

S7，分类结果的优化、导出：

对步骤S6得出的变化分布情况进行优化，将优化后的结果数据包括其类别属性以矢量的格式进行导出，完成高铁环境变化监测。

2.根据权利要求1所述的高铁环境变化监测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

1)辐射定标：

获取遥感影像后，将DN值转化为辐射亮度值计算公式为：

Radition_value＝Gain*Band_DN+offset……………(1)

其中：Radition_value为辐射亮度值、Band_DN为传感器获取的各个波段下的采样量化值，Gain为本波段的增益值，offset为本波段的偏量；

2)正射校正：通过正射校正消除因地形起伏产生的影像畸变；

3)大气校正：通过大气校正消除大气中水分、二氧化碳和细小的胶体和粉尘颗粒对地物反射所带来的影响，将辐射亮度值转化为地表反射率；

4)遥感图像融合：

通过遥感图像融合将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的全色影像进行信息融合，以提高多光谱遥感影像的的空间分辨率。