[发明专利]一种光学遥感影像全要素变化检测方法

权利要求书

1.一种光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，包括

步骤S100，获取同一区域不同时期的两幅多波段遥感影像，并对两幅多波段遥感影像进行融合处理，获得多波段变化检测特征影像，根据所述多波段变化检测特征影像建立变化区域样本，及变化区域样本对应的地物分类样本，所述多波段变化检测特征影像通过如下步骤获得：

对每个波段，使后一期多波段遥感影像中每个像素值与前一期多波段遥感影像中对应位置的像素值做比值，获得多波段比值影像；

将多波段比值影像与前、后时期多波段遥感影像进行融合，获得所述多波段变化检测特征影像；

步骤S200，将所述变化区域样本输入语义分割网络进行训练，获得变化区域提取模型，并对所述变化区域提取模型进行精度评定，在满足精度时执行步骤S300；

步骤S300，通过变化区域提取模型对多波段变化检测特征影像中的变化区域进行预测，获得全要素的变化区域；

步骤S400，将所述地物分类样本输入特征提取网络，并将特征提取网络提取的特征输入分类器进行训练，获得地物分类模型，并对所述地物分类模型进行精度评定，并在满足精度时执行步骤S500；

步骤S500，通过所述地物分类模型分别对变化区域对应的两幅多波段遥感影像中的地物类型进行预测，获得变化区域的图斑类别信息，进一步利用所述图斑类别信息对现有矢量图斑的变化前后类型进行更新，实现全要素变化检测。

2.根据权利要求1所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，所述变化区域样本及变化区域样本对应的地物分类样本通过如下步骤获得：

选择样本点，根据所述样本点裁剪所述多波段变化检测特征影像，并根据裁剪后的影像在样本绘制工具中标记对应变化区域，并对所述变化区域前后变化的地物类型进行定义，生成变化区域样本及地物分类样本。

3.根据权利要求1所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，所述变化区域提取模型的精度评定包括：

将测试数据输入所述变化区域提取模型，并计算输出评价指标MIoU和MPA；

判断所述输出评价指标MIoU和MPA是否均在预设范围内，若是，则满足精度要求，否则，不满足。

4.根据权利要求3所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，所述输出评价指标MIoU的范围为0.8～1，所述输出评价指标MPA的范围为0.85～1。

5.根据权利要求1所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，所述地物分类模型的精度评定包括：

将测试数据输入所述地物分类模型，并计算输出评价指标Precision和Recall；

判断所述输出评价指标Precision和Recall是否均在预设范围内，若是，则满足精度要求，否则，不满足。

6.根据权利要求5所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，所述输出评价指标Precision的范围为0.75～1，输出评价指标Recall的范围为0.8～1。

7.根据权利要求1所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，在步骤S300中，还通过如下步骤对变化区域进行图像处理：

对变化区域的轮廓边界进行平滑及细化处理，并对变化区域提取结果的孔洞进行填充以及变化区域的缺口进行修补。

8.根据权利要求1所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，所述预测变化区域的图斑类别信息包括前期多波段遥感影像中地物类型预测结果和后期多波段遥感影像中地物类型预测结果。

9.根据权利要求1所述的光学遥感影像全要素变化检测方法，其特征在于，在步骤S500中，通过所述地物分类模型分别对变化区域对应的两幅多波段遥感影像中的地物类型进行预测包括：

根据变化区域分别对两幅多波段遥感影像中的对应位置进行裁剪，进一步通过地物分类模型分别预测地物类型。