[发明专利]一种基于遥感图像的植被和水体变化检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于遥感图像的植被和水体变化检测方法，其特征在于，包括：

获取至少两幅同位置不同时相的高分辨率遥感图像；

通过GDAL库读取每一幅所述高分辨率遥感图像的像元数据矩阵、波段信息及空间元数据矩阵；

根据每一幅所述高分辨率遥感图像的波段信息计算每一幅所述高分辨率遥感图像的对应的NDVI值和NDWI值，得到对应的NDVI图和NDWI图；

对每一幅所述高分辨率遥感图像进行K-Means聚类分析，得到K-Means聚类图；

根据每一幅所述高分辨率遥感图像的K-Means聚类图、空间元数据矩阵、空间元数据矩阵、NDVI图和NDWI图，划分出K-Means聚类图中的植被和水体区域；

对K-Means聚类图中的植被和水体区域进行不同颜色的渲染；

分别计算K-Means聚类图中的植被区域的像元总和及水体区域的像元总和；

将时相在后的高分辨率遥感图像对应的植被区域的像元总和减去时相在前的高分辨率遥感图像对应的植被区域的像元总和，将时相在后的高分辨率遥感图像对应的水体区域的像元总减去将时相在前的高分辨率遥感图像对应的水体区域的像元总，得到植被区域的像元总和作差结果和水体区域的像元总和作差结果；

根据作差结果判断植被区域和水体区域是否发生变化。

2.根据权利要求1所述的基于遥感图像的植被和水体变化检测方法，其特征在于，对K-Means聚类图中的植被和水体区域进行不同颜色的渲染，包括：

将K-Means聚类图中的植被渲染成红色；

将K-Means聚类图中的水体渲染成蓝色。

3.根据权利要求1所述的基于遥感图像的植被和水体变化检测方法，其特征在于，根据作差结果判断植被区域和水体区域是否发生变化，包括：

若植被区域的像元总和作差结果等于0，则植被区域未发生变化；

若植被区域的像元总和作差结果小于0，则植被区域减少；

若植被区域的像元总和作差结果大于0，则植被区域增加；

若水体区域的像元总和作差结果等于0，则水体区域未发生变化；

若水体区域的像元总和作差结果小于0，则水体区域减少；

若水体区域的像元总和作差结果大于0，则水体区域增加。

4.根据权利要求1所述的基于遥感图像的植被和水体变化检测方法，其特征在于，对每一幅所述高分辨率遥感图像进行K-Means聚类分析时，K值取为3～6。

5.根据权利要求4所述的基于遥感图像的植被和水体变化检测方法，其特征在于，K值取为5。

6.一种基于遥感图像的植被和水体变化检测系统，其特征在于，包括：

遥感图像获取模块，用于获取至少两幅同位置不同时相的高分辨率遥感图像；

遥感图像数据读取模块，用于通过GDAL库读取每一幅所述高分辨率遥感图像的像元数据矩阵、波段信息及空间元数据矩阵；

NDVI和NDWI计算模块，用于根据每一幅所述高分辨率遥感图像的波段信息计算每一幅所述高分辨率遥感图像的对应的NDVI值和NDWI值，得到对应的NDVI图和NDWI图；

聚类分析模块，用于对每一幅所述高分辨率遥感图像进行K-Means聚类分析，得到K-Means聚类图；

植被和水体区域划分模块，用于根据每一幅所述高分辨率遥感图像的K-Means聚类图、空间元数据矩阵、空间元数据矩阵、NDVI图和NDWI图，划分出K-Means聚类图中的植被和水体区域；

区域渲染模块，用于对K-Means聚类图中的植被和水体区域进行不同颜色的渲染；

像素元总和计算模块，用于分别计算K-Means聚类图中的植被区域的像元总和及水体区域的像元总和；

作差运算模块，用于将时相在后的高分辨率遥感图像对应的植被区域的像元总和减去时相在前的高分辨率遥感图像对应的植被区域的像元总和，将时相在后的高分辨率遥感图像对应的水体区域的像元总减去将时相在前的高分辨率遥感图像对应的水体区域的像元总，得到植被区域的像元总和作差结果和水体区域的像元总和作差结果；

判断模块，用于根据作差结果判断植被区域和水体区域是否发生变化。