基于光谱反射率变化分析的多光谱遥感影像变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于光谱反射率变化分析的多光谱遥感影像变化检测方法，主要解决现有技术对不同时相图像间的整体亮度差异敏感的问题。其实现步骤为：（1）输入同一地区的已配准的两时相多光谱图像集，对其进行维纳滤波去噪，并归一化处理；（2）将处理后的图像集转换为相对地物光谱反射率图像集；（3）计算光谱反射率变化量的方差和模，得到光谱反射率变化量的方差图和模值图，并分别进行增强，得到增强方差图和增强模值图；（4）分别对增强方差图和增强模值图进行分割，并融合分割所得的二值图，得到变化检测结果图。本发明无需人工参与，检测精确度高，可用于土地利用与覆盖监测、植被覆盖监测、水资源及矿产资源监测。

主权项

1.一种基于光谱反射率变化分析的多光谱遥感影像变化检测方法，包括步骤如下：（1）输入在两个时相获取的同一地区的两个多光谱图像集：I₁={A₁^b}和I₂={A₂^b}，其中，A_t^b为两个多光谱图像集中的每一幅单波段图像，上标b表示波段序号，b=1,2,…,B，B为总波段数，下标t为时相序号，t={1,2}，每一幅单波段图像A_t^b均由n行m列像素构成；（2）对两时相多光谱图像集I₁和I₂分别进行维纳滤波去噪，并归一化处理，得到两时相多光谱归一化图像集和（3）对归一化图像集和中两个时相的各波段图像，采用对数残差修正模型将像素的灰度值转换为相对地物光谱反射率值，得到两个时相各波段的相对地物光谱反射率图像R₁^b和R₂^b，并将相同时相的各波段相对地物光谱反射率图像分别构成两个时相的相对地物光谱反射率图像集R₁和R₂；（4）分别计算两个时相的相对地物光谱反射率图像集R₁和R₂中各波段对应空间位置像素(x,y)的光谱反射率变化量Dr(x,y)、光谱反射率变化量的方差vr(x,y)和光谱反射率变化量的模值mr(x,y)，得到光谱反射率变化量的方差图Vr={vr(x,y)|x=1,2,…,m,y=1,2,…,n}和光谱反射率变化量的模值图Mr={mr(x,y)|x=1,2,…,m,y=1,2,…,n}，其中x为列序号，y为行序号；（5）对光谱反射率变化量的模值图Mr做增强处理，得到增强模值图AMr：（5a）将时相1归一化图像集的各波段归一化图像与时相2归一化图像集对应波段的归一化图像中任意一点(x,y)的像素值作差，得到该像素点的光谱变化量S(x,y)={dA^b(x,y)|b=1,2,…,B}，其中（5b）计算像素点(x,y)的光谱变化矢量S(x,y)的模M(x,y)：$M(x,y)=\sqrt{\underset{b=1}{\overset{B}{\Sigma }}}{\left({\mathrm{dA}}^b(x,y)\right)}^2;$（5c）对两时相归一化图像集和中的所有m×n个像素均重复步骤（5a）和（5b），得到光谱变化矢量的模值图Md={M(x,y)|x=1,2,…,m,y=1,2,…,n}；（5d）将光谱变化矢量的模值图Md与光谱反射率变化量的模值图Mr对应空间位置的像素值相乘，得到增强模值图AMr={AMr(x,y)|x=1,2,…,m,y=1,2,…,n}，其中AMr(x,y)为增强模值图中(x,y)点的像素值，AMr(x,y)=M(x,y)×mr(x,y)；（6）对光谱反射率变化量的方差图Vr做增强处理，得到增强方差图AVr：（6a）将时相1归一化图像集的第b波段归一化图像与时相2归一化图像集的第b波段归一化图像对应空间位置的像素值作差并取绝对值，得到该波段的差值差异图DI^b={|dA^b(x,y)|│x=1,2,…,m,y=1,2,…,n}，其中|·|表示取绝对值操作；（6b）对所有B个波段均重复步骤（6a），得到所有B个波段的差值差异图DI¹、DI²、…、DI^b、…、DI^B；（6c）将所有B个波段的差值差异图DI¹、DI²、…、DI^b、…、DI^B以及增强模值图AMr均采用最大类间方差法进行阈值分割，分别得到B个波段的差值差异图的二值分割图DS¹、DS²、…、DS^b、…和DS^B和增强模值图的二值分割图AMs；（6d）计算各波段差值差异图的二值分割图DS^b与增强模值图的二值分割图AMs的差异度Sim^b：${\mathrm{Sim}}^b=\underset{y=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{x=1}{\overset{m}{\Sigma }}|{\mathrm{DS}}^b(x,y)-\mathrm{AMs}(x,y)|,$其中，DS^b(x,y)为差值差异图的二值分割图DS^b中(x,y)点的像素值，AMs(x,y)为增强模值图的二值分割图AMs中(x,y)点的像素值；（6e）将所有波段的差异度{Sim^b}中最小值所对应的波段序号记为a，计算第a个波段的差值差异图DI^a与光谱反射率变化量的方差图Vr在(x,y)点的像素值的几何平均值，得到一幅增强方差图AVr={AVr(x,y)|x=1,2,…,m,y=1,2,…,n}，其中，AVr(x,y)为增强方差图在点(x,y)的像素值，$\mathrm{AVr}(x,y)=\sqrt{\mathrm{vr}(x,y)\times {\mathrm{DI}}^a(x,y)};$（7）对增强方差图AVr采用最大类间方差法进行阈值分割，得到增强方差图的二值分割图AVs；（8）将增强方差图的二值分割图AVs和增强模值图的二值分割图AMs对应空间位置像素点的值逐一做与运算，得到差模交集图VM；（9）对差模交集图VM中的变化类像素进行补充检测，得到光谱反射率变化粗检图Cm；（10）对增强方差图AVr与增强模值图AMr对应空间位置像素点的值计算几何平均值，得到差模平均图VMA；（11）将光谱反射率变化粗检图Cm中所有像素值为1的像素点作为变化类种子点，在差模平均图VMA中利用区域生长法对变化类种子点进行区域生长，得到变化检测结果图CM。