[发明专利]一种遥感影像变化检测方法及装置有效
申请号: | 201911046640.5 | 申请日: | 2019-10-30 |
公开(公告)号: | CN110826454B | 公开(公告)日: | 2022-06-28 |
发明(设计)人: | 张德政;何哲宇;尹新宇;李鹏 | 申请(专利权)人: | 北京科技大学 |
主分类号: | G06V20/13 | 分类号: | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/74;G06K9/62 |
代理公司: | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人: | 张仲波 |
地址: | 100083*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 遥感 影像 变化 检测 方法 装置 | ||
1.一种遥感影像变化检测方法,其特征在于,包括:
获取用于检测遥感影像是否变化的多源信息,其中,所述多源信息包括:地理信息、自动标注的遥感影像中的地类分类结果和遥感影像变化标签、行政区划空间规划信息、人工标注的遥感影像中的地类分类结果和遥感影像变化标签;
对每种源信息进行栅格化处理,得到栅格数据;
对每个栅格数据,取每个栅格的中心点为信息点,生成点数据,以信息点坐标为主键将点数据存入数据库;
对数据库中的信息进行邻域分析,得到空间邻域特征并将其存入数据库;
从数据库中获取数据生成训练集,训练遥感影像变化检测模型,其中,训练好的遥感影像变化检测模型用于检测某地是否发生变化;
其中,所述空间邻域特征包括:邻域丰度因子;其中,所述邻域丰度因子表示为:
其中,Fi,k,d表示邻域丰度因子,i表示栅格中心元素位置,k表示某一地类,d表示邻域窗口的范围;nk,d,i表示在i元素为栅格中心元素的d范围内k地类的栅格数;nd,i表示d范围内的栅格总数;Nk及N分别表示研究区域内k地类的栅格总数以及研究区域内的总栅格数。
2.根据权利要求1所述的遥感影像变化检测方法,其特征在于,自动标注的遥感影像中的地类分类结果和遥感影像变化标签包括:
自动标注的原始遥感影像逐像素的地类分类结果;
自动标注的原始遥感影像逐像素的变化与否二分类结果。
3.根据权利要求1所述的遥感影像变化检测方法,其特征在于,所述多源信息的存储载体为矢量文件;
所述对每种源信息进行栅格化处理,得到栅格数据包括:
对获取的多源信息进行投影坐标转换处理,使得处理后的多源信息在同一坐标系下;
对同一坐标系下的多源信息进行矢量转栅格操作,得到每种源信息的栅格数据文件。
4.根据权利要求1所述的遥感影像变化检测方法,其特征在于,所述对每个栅格数据,取每个栅格的中心点为信息点,生成点数据,以信息点坐标为主键将点数据存入数据库包括:
对每个栅格数据,取每个栅格的中心点为信息点,生成点数据;
构建分布式数据库;
以信息点坐标为主键将点数据存入构建的分布式数据库。
5.根据权利要求1所述的遥感影像变化检测方法,其特征在于,所述空间邻域特征还包括:地类交互因子;其中,所述地类交互因子表示为:
其中,为地类交互因子,描述了两种地类互相的作用,l表示某一地类;Nl表示研究区域内l地类的栅格总数;∑Fi,k,d表示落入l地类为中心元素的邻域范围内的k地类的丰度之和;L表示属于l地类的栅格集合。
6.根据权利要求5所述的遥感影像变化检测方法,其特征在于,所述空间邻域特征还包括:建筑物占比、交通通达度及环境质量指数。
7.根据权利要求1所述的遥感影像变化检测方法,其特征在于,所述从数据库中获取数据生成训练集,训练遥感影像变化检测模型包括:
从数据库中获取数据生成原始数据集;
对原始数据集进行预处理,其中,预处理包括数据下采样、缺失值填充;
对填充后的数据集中的数据按照特征重要性进行排序,选取最重要的前N名特征生成训练集;
以XGBoost作为遥感影像变化检测模型,利用训练集训练遥感影像变化检测模型。
8.根据权利要求1所述的遥感影像变化检测方法,其特征在于,所述训练好的遥感影像变化检测模型用于检测某地是否发生变化包括:
获取待测试的遥感影像的多源信息生成测试集,利用训练好的遥感影像变化检测模型对测试集进行预测,得到针对于变化检测的二分类结果;
按照矢量转栅格、栅格转点的逆过程,得到变化检测矢量文件,记录某地变化与否。
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