[发明专利]卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置

说明书

本申请实施例公开了一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置。所述方法包括：将变化前的遥感影像和变化后的遥感影像均划分为多个图像块；按照每个图像块中地物的大小，确定每个地物的分割尺度；按照每个地物的分割尺度，从每个图像块提取地物，得到每个图像块中的对象；生成在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像中每个对象的变化强度图；根据每个对象的变化强度图，生成每个分割尺度对应的变化强度图；对不同分割尺度对应的变化强度图进行融合；确定融合后的变化强度图的变化检测结果。

技术领域

本发明涉及遥感图像处理领域，涉及一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置。

背景技术

遥感变化检测目前分为有监督和无监督两种方式。

有监督变化检测需要较多的样本，其检测对象局限于某一类地物，例如建筑物的变化检测。基于AI的变化检测经过训练后表现较好，且能生成规则的范围边界，但是对输入的影像较为严格。如果模型训练时采用的RGB波段，卫星影像也只能舍弃近红外等其他波段，训练时若只针对建筑物，则只能对建筑物进行检测，无法探测其他变化。有监督变化检测还存在分类后检测的方法，分为面向对象和面向像元的，该方法极度依赖分类准确度。

无监督变化检测是指直接比较两幅影像的差异，将影像分为变化与非变化两类。现有方法可分为面向像元和面向对象的分类，基于像元的方法目前已较为成熟，且应用广泛。然而，随着遥感影像分辨率提升，基于像元的方法在处理高分辨率影像时存在噪声过多的问题，检测结果很难转换为理想的矢量结果。面向对象的方法很好的解决了这一问题。目前面向对象变化检测比较流行的方式采用图像分割的方法得到分割对象，该对象可包含特定地物的光谱信息、纹理信息、形状信息等。利用这些信息计算得到特征图，再采用传统的基于像元的方法进行分类。

面对多源遥感数据时，为了充分利用影像的光谱信息和纹理信息，可以采用面对对象的无监督变化检测方法。在实际应用中发现，目前的面向对象无监督变化检测存在受阴影干扰、纹理计算复杂、缺少大图像处理策略等问题。

发明内容

为了解决上述任一技术问题，本申请实施例提供了一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置。

为了达到本申请实施例目的，本申请实施例提供了一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法，包括：

将变化前的遥感影像和变化后的遥感影像均划分为多个图像块；

按照每个图像块中地物的大小，确定每个地物的分割尺度；

按照每个地物的分割尺度，从每个图像块提取地物，得到每个图像块中的对象；

生成在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像中每个对象的变化强度图；

对不同分割尺度对应的变化强度图进行融合；

确定融合后的变化强度图的变化检测结果。

一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上文所述的方法。

一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上文所述的方法。

本申请的有益效果为：

根据地物的大小，确定图像块中地物的分割尺度，并采用多尺度分割进行对象的提取，并按照分割尺度，获取每个分割尺度的变化强度图，再将全部分割尺度的变化强度图进行融合，得到变化前的遥感影像和变化后的遥感影像对应的变化强度图，实现对变化信息的识别，提高图像变化信息的识别准确度。此外，通过基于直方图的阴影检测降低了阴影影像元的干扰，以对象为单位生成灰度共生矩阵能有效降低计算量，本申请所用方法能充分利用计算机的多核性能，并行处理大区域的高分影像。