基于掩膜分類的遙感影像變化檢測方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于攝影測量與遙感影像應用技術領域,具體涉及一種基于掩膜分類的遙 感影像變化檢測方法及系統,適用于實時、自動(或半自動)的檢測遙感影像變化。
【背景技術】
[0002] 遙感影像變化檢測是通過分析同一地區不同時相的遙感圖像,檢測該地區的地物 隨時間變化的信息。隨著航空航天技術的飛速發展,遙感觀測數據以實時、快速、覆蓋范圍 廣、高時空分辨率等特點得到越來越廣泛的應用。如何有效地提取海量數據中的變化信息, 并用于環境、農業、生態系統以及人類面臨的各種自然災害的預防,已經成為目前遙感應用 研宄中的熱點問題。近年來,國內外眾多學者相繼開展了許多變化檢測的理論研宄與系統 開發工作,并取得一系列成果。
[0003] 目前,常用的遙感影像變化檢測方法有直接比較法和分類后比較法,前者操作簡 單、速度快,但只能定量描述目標區是否發生變化,很難確定變化性質;后者可提供變化類 型信息,但必須進行兩次影像分類且制定統一的分類標準,檢測精度受到單獨分類的誤差 傳播影響。此外,中高分辨率遙感影像存在混合像元的現象,用傳統"硬"分類法無法獲得 較高的精度,而模糊C均值聚類(FCM)是一種軟聚類算法,利用隸屬度使類與類之間沒有 明顯界限,用來處理混合像元行之有效,但存在過分依賴初始聚類中心、類別數難以自動確 定、對孤立點噪聲數據敏感等缺陷。
[0004] 文中涉及如下參考文獻:
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【發明內容】
[0010] 針對現有技術中存在的問題,本發明提供了一種可防止信息丟失、提高檢測精度 的基于掩膜分類的遙感影像變化檢測方法及系統。
[0011] 本發明將模糊聚類的思想引入到遙感影像變化檢測中,在利用改進FCM進行分類 處理基礎上,采用一種掩膜分類變化檢測法,來防止有用信息丟失、提高變化檢測精度。
[0012] 本發明主要包括兩大階段,第一階段:構造變化掩膜;第二階段:利用改進的模糊 C均值聚類法進行掩膜分類,以檢測影像變化。
[0013] 第一階段中,由于直接比較法中常用的比值法能增強變化信息、抑制背景信息,但 有時會過于夸大部分變化;差值法直接且便于操作,但不能完全反應出地物輻射能量的變 化。考慮到比值法和差值法各自的優勢及局限性,本發明在差值和比值影像乘積變換融合 的基礎上,采用一種新的復合法構造差異影像,為后續的變化檢測提供數據源。該復合法引 入偏差因子,對灰度層級有調整作用,能增強差異影像的振幅及結構信息,更有利于變化檢 測。此外,由于遙感影像分辨率的不斷提高,地物在多波段影像的不同通道存在波段間的敏 感性差異,給變化檢測帶來虛檢、漏檢等影響。本發明綜合考慮各個波段對變化檢測的貢獻 度,采用鄰域熵權法對單波段差異影像進行調權處理。信息熵度量某隨機事件包含的信息 量,該波段像元的鄰域信息量越大或不確定性越高,該波段對應的權值越大、對變化檢測的 貢獻度也越大。所以,在該階段,分離R、G、B單波段后,采用差值/比值復合法分別構造 R、 G、B單波段的差異影像。再采用鄰域熵權法對R、G、B單波段差異影像進行調權求和處理, 權值大小對應各波段的貢獻度,并結合Ostu閾值分割法確定二值變化掩膜。
[0014] 第二階段中,由于分類前比較法操作簡單,檢測執行速度快,能定量描述目標區是 否發生了變化,但很難確定目標區域變化的性質。而分類后比較法可提供變化區域的變化 類型信息,但精度受到誤差傳播的影響。因此,本發明綜合考慮兩者的優劣性,將二值變化 掩膜與時相二多波段遙感影像乘積融合確定變化區域,并利用改進的模糊C均值聚類法 (FCM)對變化區域聚類。最后參考時相一多波段遙感影像的地物類型先驗知識,確定變化過 程,即"從什么"變化"到什么"。掩膜分類法有效防止有用信息丟失、抑制噪聲、提高變化檢 測精度。
[0015] 由于模糊C均值聚類法是一種典型的"軟聚類",算法簡單、收斂速度快,隸屬度的 引進使得處理混合像元行之有效。但該方法存在一些不足:如過分依賴初始聚類中心、類別 數不能自動確定、忽略空間信息導致局部最優等。本發明對模糊C均值聚類法做兩點改進, 其一:基于區間劃分思想,以各區間像元灰度均值作為初始聚類中心;其二:引入鄰域像素 的位置和屬性信息得到相似度加權隸屬度和加權空間函數,使模糊C均值聚類法具有更強 的抗噪能力,有效避免局部最優,改善分類效果。
[0016] 本發明的技術方案如下:
[0017] -、基于掩膜分類的遙感影像變化檢測方法,包括步驟:
[0018] 步驟1,多波段遙感影像的預處理,即多波段遙感影像的濾波和增強處理;
[0019] 步驟2,對預處理后的多波段遙感影像進行單波段分離,獲得單波段遙感影像; [0020] 步驟3,構造兩時相單波段遙感影像的單波段差異影像;
[0021] 步驟4,構造變化掩膜差異影像
【主權項】
1. 基于掩膜分類的遙感影像變化檢測方法,其特征在于,包括步驟: 步驟1,多波段遙感影像的預處理,即多波段遙感影像的濾波和增強處理; 步驟2,對預處理后的多波段遙感影像進行單波段分離,獲得單波段遙感影像; 步驟3,構造兩時相單波段遙感影像的單波段差異影像; 步驟4,構造變化掩膜差異影像& = ,基于大津法分割變化掩膜差異 影像,獲得變化掩膜; 上述k表示單波段編號,k = 1,2,... N,N為波段數;Yu表示變化掩膜差異影像中