[发明专利]耕地变化检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种耕地变化检测方法、装置、电子设备及存储介质，耕地变化检测方法包括：获取待检测地域在先的国土调查矢量图及当前的遥感影像；输入国土调查矢量图及遥感影像至预设的多层语义结构模型，得到基于遥感影像的地块层图像及对象层图像；基于预定诊断指标分别对地块层图像及对象层图像进行特征指标提取，并对应地进行预定参数的统计，得到对应于地块层图像、对象层图像及不同的预定诊断指标的参数统计结果；根据参数统计结果，在地块层图像检测得到相应的地块检测结果。本申请能提高耕地变化检测的准确度及效率，并且不受人为主观因素影响，结果更为客观、真实，能较好地满足对大范围、高频次的耕地变化检测的需求。

技术领域

本申请涉及遥感智能解译技术领域，具体而言，涉及一种耕地变化检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

耕地是人类赖以生存的基础和保障，其关系着国民经济和社会的可持续发展，耕地问题的实质是农业问题，特别是粮食问题，为确保粮食的充足，耕地保护需要高度重视。

目前，耕地变化检测通常采用人机交互式的变化查找方法，也即作业人员将前后两期影像数据叠加或双屏对比，一屏一屏地移动目视查找变化，但此种变化查找方法犹如大海捞针，不仅工作量大，自动化程度低，而且受作业人员主观影响大，容易遗漏的图斑较多，难以满足对大范围、高频次的耕地变化检测的需求。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种耕地变化检测方法、装置、电子设备及存储介质，能自动地进行耕地变化检测，提高耕地变化检测的准确度及效率，大大地减少作业人员的工作，并且耕地变化检测不受人为主观因素影响，结果更为客观、真实，能较好地满足对大范围、高频次的耕地变化检测的需求。

第一方面，本申请实施例提供了一种耕地变化检测方法，包括：

获取待检测地域在先的国土调查矢量图及当前的遥感影像；

输入所述国土调查矢量图及所述遥感影像至预设的多层语义结构模型，得到基于所述遥感影像的地块层图像及对象层图像；

基于预定诊断指标分别对所述地块层图像及所述对象层图像进行特征指标提取，并对应地进行预定参数的统计，得到对应于所述地块层图像、所述对象层图像及不同的预定诊断指标的参数统计结果；

根据所述参数统计结果，在所述地块层图像检测得到相应的地块检测结果。

在上述实现过程中，本申请实施例的耕地变化检测方法，输入获取的待检测地域在先的国土调查矢量图及当前的遥感影像至预设的多层语义结构模型，得到基于遥感影像的地块层图像及对象层图像，其中，待检测地域在先的国土调查矢量图提供了地块先验知识，便于地块层图像及对象层图像的获得；再基于预定诊断指标分别对地块层图像及对象层图像进行特征指标提取，并对应地进行预定参数的统计，得到对应的参数统计结果，进而可以在地块层图像检测得到相应的地块检测结果，通过此种方式可以自动地进行耕地变化检测，提高耕地变化检测的准确度及效率，大大地减少作业人员的工作，并且耕地变化检测不受人为主观因素影响，耕地变化检测结果更为客观、真实，能较好地满足对大范围、高频次的耕地变化检测的需求。

进一步地，所述预设的多层语义结构模型的多层语义结构为像素—对象—地块—场景。

在上述实现过程中，该方法中预设的多层语义结构模型采用像素—对象—地块—场景的多层语义结构，可以更好地得到基于遥感影像的地块层图像及对象层图像，从而能更好地在地块层图像检测得到相应的地块检测结果。

进一步地，所述输入所述国土调查矢量图及所述遥感影像至预设的多层语义结构模型，得到基于所述遥感影像的地块层图像及对象层图像，包括：

输入所述国土调查矢量图及所述遥感影像至预设的多层语义结构模型，得到基于所述遥感影像的地块层图像；