[发明专利]一种空间信息变化检测方法及系统

权利要求书

1.一种空间信息变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获得第一时相空间信息数据以及第二时相影像集合；

对所述第二时相影像集合进行极值合成，获得第一极值合成数据，结合所述第一极值合成数据构建基础空间特征库；

基于所述第一时相空间信息数据对所述第二时相影像集合进行增长式影像分割，获得像斑地类样本集合；

基于所述基础空间特征库，获得第一基础空间特征；

获得所述像斑地类样本集合内的第一地类类别和第二地类类别，基于SEaTH算法计算所述第一地类类别和第二地类类别之间在所述第一基础空间特征上的关联程度，获得第一J-M距离；

所述第一J-M距离大于第一预设阈值时，将所述第一基础空间特征作为第一较优空间特征；

通过空间特征相关性算法计算两两所述第一较优空间特征之间的相关性，构建最优空间特征库，采用下式计算：

其中，ρ_X,Y为两较优空间特征之间的相关性，X为一个第一较优空间特征，Y为另一第一较优空间特征，σ_X和σ_Y分别为两个第一较优空间特征的空间特征标准差；

确定所述像斑地类样本集合内不同地类类别特征在所述最优空间特征库内的区分阈值，提取变化像斑，进行变化检测，得到变化检测结果矢量图。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得第一时相空间信息数据以及第二时相影像集合，包括：

获得第一时相历史空间信息矢量数据；

采集获得云量小于第三预设阈值的第二时相影像；

对所述第二时相影像进行预处理，获得所述第二时相影像集合；

将第一时相历史空间信息矢量数据与所述第二时相影像集合进行矢量几何配准，得到所述第一时相空间信息数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二时相影像集合进行极值合成，获得第一极值合成数据，之前，还包括：

根据批量化计算获得所述第二时相影像集合的批量化归一化植被指数和归一化水体指数；

获得第一基础参考影像直方图，其中，所述第一基础参考影像直方图为所述批量化归一化植被指数和归一化水体指数中的一个基础参考影像的直方图；

基于所述第一基础参考影像直方图，将其他所述批量化归一化植被指数和归一化水体指数对应的影像直方图匹配至一致，获得匹配直方图集合。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第二时相影像集合进行极值合成，获得第一极值合成数据，包括：

对所述匹配直方图集合进行最大值极值合成，得到最大值合成图像；

对所述匹配直方图集合进行最小值极值合成，得到最小值合成图像；

选择所述最大值合成图像或所述最小值合成图像，作为所述第一极值合成数据。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一时相空间信息数据对所述第二时相影像集合进行增长式影像分割，获得像斑地类样本集合，包括：

根据所述第一时相空间信息数据，获得专题图层；

基于所述专题图层，采用所述第一时相空间信息数据内的矢量边界对所述第二时相影像集合采用多尺度分割方法进行增长式分割；

根据所述增长式分割的结果，获得所述像斑地类样本集合。

6.如权利要求1所述的方法，其中，基于SEaTH算法计算所述第一地类类别和第二地类类别之间的关联程度，采用下式计算：

J＝2(1-e^-B)

其中，B为巴氏距离，B通过下式计算：

其中，m₁和m₂为所述第一地类类别和第二地类类别的空间特征均值，σ₁和σ₂为所述第一地类类别和第二地类类别的空间特征标准差。