[发明专利]基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法在审
| 申请号： | 201811329023.1 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109658380A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 刘润东;陈崇征;梅树红;蔡会德;范城城;刘清;郭小玉;农胜奇;卢峰;陶衡;麦超;韦强 | 申请（专利权）人： | 广西壮族自治区遥感信息测绘院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136 |
| 代理公司： | 广州市红荔专利代理有限公司 44214 | 代理人： | 李彦孚;李永锋 |
| 地址： | 530023 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法，该方法包括步骤1，对前后两期遥感影像进行基于前期林地矢量数据的多尺度分割，分别获取前后两期遥感影像对应的像斑；步骤2，提取前后两期像斑的多维特征，采用基于稀疏表示理论的特征融合方法计算像斑的差异度；步骤3，自适应选择训练样本，使用基于最大期望算法的贝叶斯阈值确定法确定前后两期像斑差异度的变化阈值；步骤4，对步骤2得到的加权差异影像使用步骤3得到的变化阈值进行二值分割，获得林地变化检测结果。本发明能够利用前期林地矢量数据对前后两期遥感影像进行多尺度分割，进而得到林地变化的检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 林地 矢量数据 变化检测 遥感影像 差异度 多尺度 最大期望算法 自适应选择 多维特征 二值分割 加权差异 检测结果 特征融合 稀疏表示 训练样本 阈值确定 贝叶斯 分割 影像 | ||
【主权项】：
1.一种基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，对前后两期遥感影像进行基于前期林地矢量数据的多尺度分割，分别获取前后两期遥感影像对应的像斑；步骤2，提取前后两期像斑的多维特征，采用基于稀疏表示理论的特征融合方法计算像斑的差异度；步骤3，自适应选择训练样本，使用基于最大期望算法的贝叶斯阈值确定法确定前后两期像斑差异度的变化阈值；步骤4，对步骤2得到的加权差异影像使用步骤3得到的变化阈值进行二值分割，获得林地变化检测结果。
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