发明名称 | 一种多源多时相遥感图像目标变化监测方法 | ||
摘要 | 本发明公开了一种多源多时相遥感图像目标变化监测方法,包括:对训练图像和测试图像中的多时相多光谱图像、全色图像进行预处理,得到平均波段图像;提取训练图像中多时相多光谱图像对应的平均波段图像的特征,学得到变化语义模型;提取训练图像中多时相全色图像的已标好的目标变化类型的像素的特征,学得到目标变化类型语义模型;提取测试图像中多时相多光谱图像对应的平均波段图像的特征,利用变化语义模型提取目标变化区域;提取测试图像中多时相全色图像的目标变化区域的特征,利用目标变化类型语义模型识别目标变化类型。本发明提高了目标变化区域的检测精度和目标变化类型的识别精度,可广泛应用于城市规划、目标变化监测等诸多领域中。 | ||
申请公布号 | CN105869165A | 申请公布日期 | 2016.08.17 |
申请号 | CN201610187635.6 | 申请日期 | 2016.03.29 |
申请人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明人 | 霍春雷;潘春洪;周志鑫 |
分类号 | G06T7/00(2006.01)I | 主分类号 | G06T7/00(2006.01)I |
代理机构 | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人 | 钟文芳 |
主权项 | 一种多源多时相遥感图像目标变化监测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤S1,对训练图像和测试图像中的多时相多光谱图像、全色图像进行预处理,得到训练图像和测试图像中的多时相多光谱图像分别对应的平均波段图像;步骤S2,对训练图像中的多时相多光谱图像对应的平均波段图像进行特征提取,学习得到变化语义模型;步骤S3,对训练图像中的多时相全色图像的已标好的目标变化类型的像素进行特征提取,学习得到目标变化类型语义模型;步骤S4,对测试图像中的多时相多光谱图像对应的平均波段图像进行特征提取,利用所述变化语义模型提取目标变化区域;步骤S5,对测试图像中的多时相全色图像的目标变化区域进行特征提取,利用目标变化类型语义模型识别目标变化类型。 | ||
地址 | 100190 北京市海淀区中关村东路95号 |