[发明专利]一种多时相卫星遥感图像的地物变化自动检测方法及系统

说明书

一种多时相卫星遥感图像的地物变化自动检测方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采集所述多时相卫星遥感图像，并对所述图像依次进行辐射定标、大气较正、图像配准和正射较正，从而获取预处理图像；步骤2，采用聚类算法对所述预处理图像进行两次聚类并获得N个聚类区域；步骤3，提取所述N个聚类区域中所述预处理图像的反射光谱曲线，并与预先生成的典型地物反射光谱曲线进行比较，以获得所述N个聚类区域的地物变化检测结果。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种多时相卫星遥感图像的地物变化自动检测方法及系统。

背景技术

遥感影像(RSI，Remote Sensing Image)能够通过卫星等设备实现对于地物图像信息的采集，因其独特的广域大范围、运行不受地面环境影响、信息量丰富、客观高效、成本低等独特优势可为高压电缆防外破巡检提供新思路。然而，由于影像采集的范围大、距离远，容易受到大气因素等的影响，使得遥感影像在应用前均需要实现各种方式的图像检测和处理。

目前，遥感影像检测过程主要包括影像数据源的选取和输入、多源图像数据的预处理、变化信息检测、检测结果精度评估、实验结果图像输出等部分。然而，尽管现有的检测方法主要包括基于像元级的检测、基于特征级的检测和基于目标级的检测三大类，但是无论是影像预处理、变化信息提取，还是检测结果精度评估的过程，使用频率最高的都是基于像元的检测方法。这是因为，目前来说，特征级和目标级的检测方法并无法良好的适应于地形多变、特征不够明显的地物图片。进一步的，在像元检测过程中，经常使用的方法还包括图像差值法和比值法、变化向量分析法、主成分分析法、分类后比较法等等。

然而，由于像元级的检测运算不可避免的会造成检测结果的孤立噪点和内部孔洞等问题，这就会对检测结果的准确性造成很大影响。另外，由于像元级的检测运算需要大量的运算过程，其检测速度也相对较慢，成本较高。可见，现有的图像检测方法具有一定的不足和局限性。

针对上述问题，亟需一种新的多时相卫星遥感图像的地物变化自动检测方法及系统。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种多时相卫星遥感图像的地物变化自动检测方法及系统，通过对不同的典型地物反射光谱曲线进行获取和修正，获得经过预处理后的多时相卫星遥感图像中不同区域的地物变化检测结果。

本发明采用如下的技术方案。

本发明第一方面，涉及一种多时相卫星遥感图像的地物变化自动检测方法，其中，方法包括以下步骤：步骤1，采集多时相卫星遥感图像，并对图像依次进行辐射定标、大气较正、图像配准和正射较正，从而获取预处理图像；步骤2，采用聚类算法对预处理图像进行两次聚类并获得N个聚类区域；步骤3，提取N个聚类区域中预处理图像的反射光谱曲线，并与预先生成的典型地物反射光谱曲线进行比较，以获得N个聚类区域的地物变化检测结果。

优选的，图像配准，基于地理坐标实现所述多时相卫星遥感图像中多个不同时间采集的同一位置上图像的配准。

优选的，正射较正，基于地形高程模型对图像配准后的图像进行较正。

优选的，聚类算法先采用Canopy进行粗聚类，在采用K-means算法进行精聚类，以实现N个聚类区域的划分。

优选的，预先生成的典型地物反射光谱强度序列包括M个典型地物状态的反射光谱信息；其中，反射光谱强度序列为

x(λ)＝[x₁(λ),x₂(λ),…x_M(λ)]

式中，λ为典型地物反射光谱的波长，取值范围在0.3μm至2.5μm之间；x₁(λ)为第一个典型地物在波长λ上的反射光谱强度。