[发明专利]一种基于双重约束条件的对象级土地覆盖变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于双重约束条件的对象级土地覆盖变化检测方法,步骤是：A、图像预处理：对遥感影像进行几何校正、正射校正、图像配准；B、图像分割：采用多尺度分割方法将影像分割为高度同质性的斑块对象；C、特征优选：利用显著性检验方法来检验类别间波段特征的差异，选取有显著性差异的特征；D、变化强度计算：采用欧氏距离计算对象的变化强度；E、相关系数计算：计算两幅影像对应对象之间的光谱相关系数；F、变化阈值确定：选取令Kappa系数最大的变化强度值和相关系数值为变化阈值；G、输出土地覆盖变化检测结果：利用变化阈值获得土地覆盖变化检测结果。方法易行，操作方便，提高了计算效率，得到了更为准确的变化检测结果。

主权项

1.一种基于双重约束条件的对象级土地覆盖变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A、图像预处理：对输入的前时相遥感影像和后时相遥感影像进行几何校正、正射校正、图像配准；B、图像分割：采用多尺度分割方法，综合考虑遥感影像的光谱特征和空间特征，将经过步骤(A)图像预处理的前时相遥感影像和后时相遥感影像同时分割为高度同质性的斑块对象；C、特征优选：利用显著性检验方法来检验经过步骤(B)图像分割后的遥感影像斑块对象的每个波段的特征之间的差异，实现特征的优选；特征的差异性越大，则该波段特征明显，选取该波段特征为最优特征。对所有特征进行优选得到最优特征组合；D、变化强度计算：基于步骤(C)特征优选的结果，采用一维向量的方式分别表达步骤(B)图像分割后的前时相遥感影像和后时相遥感影像每个对象的最优特征组合，然后采用变化矢量表示前时相遥感影像和后时相遥感影像中相对应对象的变化，并采用欧氏距离计算每个对象的变化强度；E、相关系数计算：在步骤(B)图像分割基础上，计算前时相遥感影像和后时相遥感影像中相对应对象之间的光谱相关系数；F、变化阈值确定：从完成步骤(D)变化强度计算和步骤(E)相关系数计算的所有对象中选取一定数量的训练样本，以Kappa系数为判断变化阈值的标准，在变化强度和相关系数的范围内，选取令Kappa系数最大的变化强度值和相关系数值分别作为变化强度阈值和相关系数阈值；G、土地覆盖变化区域确定：根据步骤(F)变化阈值确定的结果，对于完成步骤(D)变化强度计算和步骤(E)相关系数计算的所有对象，将变化强度值大于变化强度阈值且相关系数值小于相关系数阈值的对象确定为土地覆盖变化区域，否则，则为土地覆盖未变化区域；所述的步骤(B)中的多尺度分割是综合考虑遥感影像的光谱特征和空间特征，采用自下而上的迭代合并算法将前时相遥感影像和后时相遥感影像同时分割为高度同质性的斑块对象，并保证两个时相遥感影像分割后斑块对象的一致性；所述的步骤(C)中的特征优选，显著性检验是用于检验实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法，利用显著性检验方法来检验每个波段的特征之间差异的显著性，实现特征的优选，特征的差异性越大，该波段特征明显，选取该波段特征为最优特征，采用方差分析进行显著性检验，公式如下：F＝MSb/MSw   (1)其中：MSb＝SSb/Vb   (2)MSw＝SSw/Vw   (3)SS＝∑i∑jXij2‑(∑i∑jXij)2/N   (5)SSw＝SS‑SSb   (6)Vb＝k‑1   (7)Vw＝N‑k   (8)式中F为方差分析计算得到的统计量，MSb为组间均方，MSw为组内均方，SSb为组间误差，SSw为组内误差，SS为总误差，Xij为第i组的第j个样本的值，N为样本总个数，b为每组样本的个数，Vb为组间的自由度，Vw为组内的自由度，k为样本组数；F分布记为F～F(vb，vw)，根据F界值表可查出临界值Fa(vb，vw)，ɑ一般取值为0.05或0.01，通过比较方差分析得到的F统计量值与临界值Fa(vb，vw)的大小，得出是否显著，F

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