[发明专利]一种机场净空保护区建筑变化的遥感影像检测方法

说明书

本发明公开一种机场净空保护区建筑变化的遥感影像检测方法，包括以下步骤：基于前后期的光学遥感影像，分别获取前后期的形态学建筑指数、形态学阴影指数；基于前后期的SAR遥感图像对获取高程信息，基于前后期SAR遥感图像获取影像失相干指数；基于前后期获取的高程信息对前后期的形态学建筑指数、形态学阴影指数进行投影差改正；构建决策森林，将改正后的前期与后期的形态学建筑指数、形态学阴影指数、高程信息以及影像失相干指数输入决策森林中，获得建筑变化的识别信息。本发明实现高分辨率遥感影像中的建筑物特征描述，利用机器学习算法实现建筑物的智能化识别与变化检测，满足机场净空保护区监测巡查对建筑物变化监测的实际需求。

技术领域

本发明属于遥感检测技术领域，尤其涉及一种机场净空保护区建筑变化的遥感影像检测方法。

背景技术

近年来，随着航空、航天、卫星等技术的发展，遥感变化检测技术已成为一种有效的监测地球表面变化的手段，也是遥感领域的研究热点之一。遥感变化检测技术是一种通过分析同一地区的前时期数据和后时期的遥感影像，发现地表变化的技术。经过多年的发展，遥感影像变化检测技术无论是在理论还是技术方面都日益成熟，并在建筑物变化检测中得到广泛应用。针对建筑物的变化检测算法通常包含两类：一类是直接比较法，另一类是分类后比较法。直接比较法的主要思路是基于遥感图像中建筑物的光谱、纹理、几何形状等特征，通过直接对比来获取其中发生变化的内容，但由于遥感图像的拍摄过程使得外界因素常常影响图像的成像质量，这导致目前大部分算法的检测结果精度不高，而且对于变化信息的误报率很高，很难将具体算法应用到实际当中。分类后比较法的主要思路为先对前后时相图像中的地物目标做分类处理，然后对比其中的建筑物目标，从而发现变化。但是这类方法的变化检测精度受分类精度影响较大，且两时相建筑物的拍摄角度差异也会对检测结果产生较大影响。

此外，在不同时相的遥感影像中，发生变化的地物类型具有多样性，如果仅利用同一规则来检测影像中的所有类型的变化是不切实际的。通过对国内外研究进行综合分析，目前建筑物变化检测技术正在朝以下两个方向发展：(1)变化检测技术趋向于综合利用多类源数据。不同类源数据的图像特征可以相互补充进而提升变化检测效果。(2)变化检测的具体方法由单一检测方法向多方法相互融合的方向演变。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种机场净空保护区建筑变化的遥感影像检测方法，针对机场净空保护区监测巡查对建筑物变化监测的实际需求，实现了建筑物变化信息的智能化快速准确提取。

为实现上述目的，本发明提供了一种机场净空保护区建筑变化的遥感影像检测方法，包括：

获取前期光学遥感影像和前期SAR遥感图像对，以及后期光学遥感影像和后期SAR遥感图像对，其中，前期与后期分别为需要检测的机场净空保护区建筑变化的时间段的开始时间与结束时间；

基于所述前期光学遥感影像，获取前期形态学建筑指数与前期形态学阴影指数，基于所述后期光学遥感影像获取后期形态学建筑指数与后期形态学阴影指数；

基于所述前期SAR遥感图像对与所述后期SAR遥感图像对，获取高程信息，基于前期SAR遥感图像和后期SAR遥感图像来获取影像失相干指数；

基于所述高程信息对所述前期形态学建筑指数、后期形态学建筑指数、前期形态学阴影指数、后期形态学阴影指数进行投影差改正；

构建决策森林；

将改正后的所述前期形态学建筑指数、前期形态学阴影指数、后期形态学建筑指数、后期形态学阴影指数以及影像失相干指数输入所述决策森林中，获得建筑变化的识别信息。

可选地，获取前期形态学建筑指数的步骤包括：

对所述前期光学遥感影像进行多尺度分割；

获取分割后的所述前期光学遥感影像中每个像素在各波段亮度的最大值，作为分割后的所述前期光学遥感影像中的影像亮度值；