基于FCM和证据理论的多时相遥感影像变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于FCM和证据理论的多时相遥感影像变化检测方法，其特征是，首先求取两个时相遥感影像对应波段差、两个时相的变化矢量的幅值、两个时相的光谱夹角的余弦，然后作为FCM的输入，分别得到各自的模糊划分矩阵，将模糊划分矩阵中的每一类的模糊度作为证据理论的质量函数，最后利用证据理论对上述三个划分矩阵进行融合，得到新的模糊划分矩阵，据此得到最终的变化检测结果。本发明所达到的有益效果：本方法为基于FCM和D-S证据理论的变化检测方法，利用证据理论融合波段差、变化矢量幅值和光谱角信息输入FCM模型后的检测结果，消除变化检测中的不确定性，使得变化检测的结果更加可靠，也更加具有稳健性。

主权项

一种基于FCM和证据理论的多时相遥感影像变化检测方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：输入同一区域、不同时相的两幅高分辨率光学遥感影像，分别记为X₁和X₂；步骤2：利用ENVI遥感软件对X₁和X₂进行影像配准，配准包括粗校正和精校正两步骤；步骤3：利用多元变化检测方法对X₁和X₂进行辐射归一化校正；步骤4：对输入的两时相多光谱遥感影像分别进行波段间差值图像X_d、变化矢量幅值X_M和光谱角信息X_SA的计算，并分别作为FCM聚类算法的输入数据；步骤5：由FCM聚类算法针对步骤4)的波段间差值图像X_d、变化矢量幅值X_M和光谱角信息X_SA，分别对应得到最终的划分矩阵P_d、P_M和P_SA；步骤6：利用D‑S证据理论融合步骤5)的结果。步骤7：利用步骤6)的结果，确定影像的变化区域和非变化区域。