一种基于历史数据挖掘的高分遥感影像土地覆盖变化检测方法

摘要

本发明涉及一种基于历史数据挖掘的高分遥感影像土地覆盖变化检测方法，包括：获取历史土地覆盖数据、对应历史期高分遥感影像和现时高分遥感影像，并在历史土地覆盖数据约束下，采用图像分割算法分割高分遥感影像，得到内部光谱、纹理匀质的对象；选取部分不变对象，对两期高分遥感影像进行相对辐射校正，并以辐射校正后的中误差为阈值，将其余对象分为不变对象和疑似变化对象；提取历史期影像中对象的光谱、纹理特征，并使用机器学算法，获取分类规则；使用分类规则对现时高分遥感影像中的疑似变化对象分类，从而得到变化检测结果。本发明在使用高分遥感影像自动化更新土地覆盖数据、变化检测或者分类方面，具有重大的应用前景。

主权项

一种基于历史数据挖掘的高分遥感影像土地覆盖变化检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：在历史土地覆盖数据约束下，分割高分遥感影像，获取光谱、纹理匀质的对象；所述影像、数据指时相一致的两期高分遥感影像以及与历史期高分遥感影像对应的土地覆盖数据；步骤2：基于步骤1中的分割结果，以历史期高分遥感影像为基准，对现时高分遥感影像进行相对辐射校正，并以相对辐射校正中误差为阈值，提取疑似变化对象；步骤3：基于步骤1中的分割结果和步骤2中的相对辐射校正结果，挖掘历史土地覆盖数据，获取土地覆盖分类规则信息；步骤4：使用步骤3中获取的分类规则信息，对步骤2中提取的疑似变化对象分类，获得变化检测结果。