[发明专利]基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法有效
申请号: | 201310689353.2 | 申请日: | 2013-12-16 |
公开(公告)号: | CN103632155A | 公开(公告)日: | 2014-03-12 |
发明(设计)人: | 武辰;杜博;张良培 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 张火春 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 特征 分析 遥感 影像 变化 检测 方法 | ||
1.基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法,其特征在于:
将多时相遥感影像X和Y分别读入大小为N×P的矩阵X和Y中,矩阵中各元素为各波段对应的像素辐射值,N为多时相遥感影像的波段数,P为多时相遥感影像的像素数,基于矩阵X和矩阵Y对多时相遥感影像X和Y进行如下操作:
步骤1,获取多时相遥感影像X和Y各波段的像素辐射值均值和像素辐射值标准差;
步骤2,根据各波段的像素辐射值均值和像素辐射值标准差标准化多时相遥感影像X和Y;
步骤3,基于标准化的多时相遥感影像X和Y获取多时相遥感影像X和Y的差值影像的协方差矩阵A、以及多时相遥感影像X和Y的协方差矩阵的和矩阵B;
步骤4,求解矩阵A相对矩阵B的广义特征值及广义特征值对应的特征向量,按照广义特征值大小对对应的特征向量进行排序,获得有序的特征向量矩阵,其中,将广义特征值从小到大排序,排序为j的广义特征值为第j个波段的广义特征值;
步骤5,采用有序的特征向量矩阵,将标准化的多时相遥感影像X和Y投影到特征空间,并获得多时相遥感影像X和Y各波段的特征差值;
步骤6,根据各波段的特征差值和广义特征值,获得各像素点的卡方距离,并根据像素点的卡方距离获得多时相遥感影像X和Y的变化检测结果。
2.如权利要求1所述的基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法,其特征在于:
步骤2具体为:
采用公式标准化多时相遥感影像,其中,是多时相遥感影像第i个像素第j个波段的标准化像素辐射值;是多时相遥感影像第i个像素第j个波段的像素辐射值;是多时相遥感影像第j个波段的像素辐射值均值;是多时相遥感影像第j个波段的像素辐射值标准差。
3.如权利要求1所述的基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法,其特征在于:
步骤3中所述多时相遥感影像X和Y的差值影像的协方差矩阵A为:
其中,和分别是多时相遥感影像X和Y第i个像素的标准化像素辐射值向量,P是多时相遥感影像X的总像素数;
步骤3中所述的多时相遥感影像X和Y的协方差矩阵的和矩阵B为:
其中,和分别是多时相遥感影像X和Y第i个像素的标准化像素辐射值向量,P是多时相遥感影像X的总像素数。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉大学,未经武汉大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310689353.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:可避免磨损的软排线
- 下一篇:PCB板蚀刻烘干一体机