專利名稱：基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于光學(xué)遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及兩時(shí)相多光譜遙感圖像間存在較大的整體亮度差異情況下的無(wú)監(jiān)督變化檢測(cè)，可用于土地利用、植被覆蓋、水資源以及礦產(chǎn)資源等方面的變化監(jiān)測(cè)。
背景技術(shù)：
隨著遙感圖像數(shù)據(jù)的公開(kāi)化程度和處理技術(shù)的不斷提高，利用多時(shí)相遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用、植被覆蓋、水資源以及礦產(chǎn)資源等方面的變化監(jiān)測(cè)已經(jīng)越來(lái)越普及，這在環(huán)境、農(nóng)林、水利和礦產(chǎn)等諸多方面具有重要意義。由于不同地物類型的變化可能會(huì)反映在不同的光譜范圍內(nèi)，而多光譜遙感圖像數(shù)據(jù)具有從可見(jiàn)光到紅外光波段的多個(gè)接收頻段，豐富的光譜信息增加了識(shí)別多種類型變化的可能性和可信度，因此多光譜遙感圖像被廣泛用于地物的變化檢測(cè)。一幅完整的多光譜圖像具有多個(gè)不同波段的圖像。目前人們?cè)趯?duì)其進(jìn)行變化檢測(cè)時(shí)往往利用其中某一個(gè)波段或者多個(gè)波段的組合。其中，利用單一波段的變化檢測(cè)算法通常是在某一波段上構(gòu)造差異圖像并進(jìn)行分類，故對(duì)該類方法的研究通常是對(duì)差異圖像的增強(qiáng)方法、自適應(yīng)閾值或其他分割方法、聚類方法等方面的改進(jìn)。該類方法原理簡(jiǎn)單，就單一波段的變化檢測(cè)精確度而言能夠達(dá)到很高。但由于不同地物類型的變化可能會(huì)反映在不同的光譜范圍內(nèi)，因此這類方法在進(jìn)行變化檢測(cè)前需要先根據(jù)待檢測(cè)變化的類型和以往經(jīng)驗(yàn)選擇適合的波段，而對(duì)于復(fù)雜地物這樣的選擇并不總是準(zhǔn)確、有效；如果待檢測(cè)的變化信息分布在不同波段上，則無(wú)論選擇哪一個(gè)波段都無(wú)法完全檢測(cè)到所有變化信息。因此，有效利用多個(gè)波段圖像的變化信息是解決多光譜變化檢測(cè)問(wèn)題的唯一有效途徑。目前，利用多個(gè)波段光譜圖像進(jìn)行變化檢測(cè)的方法主要有變化矢量分析CVA、主成分分析PCA和獨(dú)立成分分析ICA。標(biāo)準(zhǔn)變化矢量分析先將兩幅不同時(shí)相的多光譜圖像相同波段對(duì)應(yīng)位置處的像素 作差得到光譜變化矢量SCVs，在計(jì)算其模值后通過(guò)閾值分割得到變化類與非變化類的分類結(jié)果。由于同時(shí)考慮了多個(gè)波段圖像的變化信息，變化矢量分析相對(duì)于單一波段的變化檢測(cè)增強(qiáng)了檢測(cè)結(jié)果的可靠性和檢測(cè)多類型變化的能力。然而，變化矢量分析在計(jì)算光譜變化矢量的模值時(shí)只是簡(jiǎn)單地將各波段差異信息疊加，忽略了波段之間的差異性和相關(guān)性；同時(shí)由于易受到不同時(shí)相圖像間整體亮度差異的影響而使得光譜變化矢量模值圖的背景亮度與變化類目標(biāo)的亮度非常接近，大大降低了閾值分割的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。盡管有很多學(xué)者對(duì)變化矢量分析進(jìn)行了進(jìn)一步研究，但由于受到其整體框架及思想的局限，都只是對(duì)光譜變化矢量方向的描述、分割閾值的確定以及表示空間等方面的改進(jìn)，上述缺陷并沒(méi)有得到改善。相對(duì)地，主成分分析用于多光譜圖像變化檢測(cè)時(shí)可以減小波段間的冗余信息和增強(qiáng)差異信息，通常采用兩種方式進(jìn)行——直接對(duì)兩時(shí)相圖像做主成分分析和對(duì)各波段差異圖像做主成分分析。然而，少數(shù)波段的變化信息經(jīng)過(guò)主成分分析變換后多分布在次主成分圖像上，容易造成變化信息的丟失。另外，主成分分析與變化矢量分析相似，容易受到不同時(shí)相圖像間整體亮度差異的影響而使得檢測(cè)準(zhǔn)確率大幅下降，即使先采用輻射校正的方法進(jìn)行改善，仍不能從根本上解決這一問(wèn)題。與主成分分析非常相似，獨(dú)立成分分析用于變化檢測(cè)時(shí)也通常采用直接對(duì)兩時(shí)相圖像作獨(dú)立成分分析或?qū)Ω鞑ǘ尾町悎D像作獨(dú)立成分分析兩種策略。獨(dú)立成分分析與主成分分析相比雖然對(duì)配準(zhǔn)誤差和亮度差異具有一定魯棒性，但獨(dú)立成分分析變換使不同類型的變化區(qū)域分布在若干相互獨(dú)立的分量圖像上，通常需要依靠經(jīng)驗(yàn)和先驗(yàn)知識(shí)人工選擇某幾個(gè)分量圖像進(jìn)行后續(xù)分類，造成完全檢測(cè)變化信息的困難。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感圖像無(wú)監(jiān)督變化檢測(cè)方法，以避免不同時(shí)相圖像間整體亮度差異的影響及人工選擇光譜波段造成變化信息檢測(cè)的不完整，實(shí)現(xiàn)變化檢測(cè)的完全自動(dòng)化。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟:(I)輸入在兩個(gè)時(shí)相獲取的同一地區(qū)的兩個(gè)多光譜圖像集=I1HA11I和I2={A2b}，其中，Atb為兩個(gè)多光譜圖像集中的每一幅單波段圖像，上標(biāo)b表示波段序號(hào)，b=l,2,-,B, B為總波段數(shù)，下標(biāo)t為時(shí)相序號(hào)，t={l, 2}，每一幅單波段圖像Atb均由η行m列像素構(gòu)成；(2)對(duì)兩時(shí)相多光譜圖像集I1和I2分別進(jìn)行維納濾波去噪，并歸一化處理，得到
兩時(shí)相多光譜歸一化圖像集t和:12;(3)對(duì)歸一化圖像集^和I中兩個(gè)時(shí)相的各波段圖像，采用對(duì)數(shù)殘差修正模型將
像素的灰度值轉(zhuǎn)換為相對(duì)地物光.;乂射率值，得到兩個(gè)時(shí)相各波段的相對(duì)地物光譜反射率圖像R113和R2b，并將相同時(shí)相的各波段相對(duì)地物光譜反射率圖像分別構(gòu)成兩個(gè)時(shí)相的相對(duì)地物光譜反射率圖像集R1和R2 ；

(4)分別計(jì)算兩個(gè)時(shí)相的相對(duì)地物光譜反射率圖像集R1和R2中各波段對(duì)應(yīng)空間位置像素(x，y)的光譜反射率變化量Dr(x，y)、光譜反射率變化量的方差vr(X，y)和光譜反射率變化量的模值mr(x，y)，得到光譜反射率變化量的方差圖Vr= {vr (x，y) x=l, 2，…，m, y=l, 2，…，η}和光譜反射率變化量的模值圖Mr= {mr (x, y) x=l, 2，…，m, y=l, 2，…，η},其中χ為列序號(hào)，y為行序號(hào)；(5)對(duì)光譜反射率變化量的模值圖Mr做增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)模值圖AMr:(5a)將時(shí)相I歸一化圖像集I1的各波段歸一化圖像與時(shí)相2歸一化圖像集
t2對(duì)應(yīng)波段的歸一化圖像彳A/丨中任意一點(diǎn)(X，y)的像素值作差，得到該像素點(diǎn)的光譜變化量 S (χ, y) = {dAb (x, y) | b=l, 2，...，B},其中 dAh{x,y)=A\ A2h(x,y):(5b)計(jì)算像素點(diǎn)(x, y)的光譜變化矢量S (x, y)的模M(x，y):
權(quán)利要求
1.一種基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法，包括步驟如下: (1)輸入在兩個(gè)時(shí)相獲取的同一地區(qū)的兩個(gè)多光譜圖像集=I1HA11I和I2={A2b}，其中，Atb為兩個(gè)多光譜圖像集中的每一幅單波段圖像，上標(biāo)b表示波段序號(hào)，b=l，2，…，B，B為總波段數(shù)，下標(biāo)t為時(shí)相序號(hào)，t={l，2}，每一幅單波段圖像Atb均由η行m列像素構(gòu)成； (2)對(duì)兩時(shí)相多光譜圖像集I1和I2分別進(jìn)行維納濾波去噪，并歸一化處理，得到兩時(shí)相多光譜歸一化圖像集IjP (3)對(duì)歸一化圖像集1和|中兩個(gè)時(shí)相的各波段圖像，采用對(duì)數(shù)殘差修正模型將像素的灰度值轉(zhuǎn)換為相對(duì)地物光譜反射率值，得到兩個(gè)時(shí)相各波段的相對(duì)地物光譜反射率圖像R113和R2b，并將相同時(shí)相的各波段相對(duì)地物光譜反射率圖像分別構(gòu)成兩個(gè)時(shí)相的相對(duì)地物光譜反射率圖像集R1和R2 ； (4)分別計(jì)算兩個(gè)時(shí)相的相對(duì)地物光譜反射率圖像集R1和R2中各波段對(duì)應(yīng)空間位置像素(x，y)的光譜反 射率變化量Dr(X，y)、光譜反射率變化量的方差vr(x，y)和光譜反射率變化量的模值mr(x，y)，得到光譜反射率變化量的方差圖Vr= {vr (x，y) x=l, 2，…，m, y=l, 2，…，η}和光譜反射率變化量的模值圖Mr= {mr (x, y) x=l, 2，…，m, y=l, 2，…，η},其中X為列序號(hào)，y為行序號(hào)； (5)對(duì)光譜反射率變化量的模值圖Mr做增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)模值圖AMr: (5a)將時(shí)相I歸一化圖像集氯的各波段歸一化圖像彳與時(shí)相2歸一化圖像集|2對(duì)應(yīng)波段的歸一化圖像{人/丨中任意一點(diǎn)(x，y)的像素值作差，得到該像素點(diǎn)的光譜變化量S(X，y) = {dAb (X，y) | b=l, 2，…，B},其中A2b(x,y); (5b)計(jì)算像素點(diǎn)(x, y)的光譜變化矢量S (x, y)的模M(x，y): M(x,y) =^y}f % (5c)對(duì)兩時(shí)相歸一化圖像集^和 :中的所有mXn個(gè)像素均重復(fù)步驟(5a)和(5b)，得到光譜變化矢量的模值圖 Md= {M(x, y) I x=l, 2，...，m, y=l, 2，...，η}； (5d)將光譜變化矢量的模值圖Md與光譜反射率變化量的模值圖Mr對(duì)應(yīng)空間位置的像素值相乘，得到增強(qiáng)模值圖AMr= {AMr (x, y) x=l, 2，…，m, y=l, 2，…，η},其中AMr (x, y)為增強(qiáng)模值圖中(X，y)點(diǎn)的像素值，AMr (X，y)=M(x, y) Xmr (X，y)； (6)對(duì)光譜反射率變化量的方差圖Vr做增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)方差圖AVr: (6a)將時(shí)相I歸一化圖像集I的第b波段歸一化圖像hb與時(shí)相2歸一化圖像集|2的第b波段歸一化圖像A/對(duì)應(yīng)空間位置的像素值作差并取絕對(duì)值，得到該波段的差值差異M DIb= {I dAb(x, y) I X=I, 2，…，m, y=l, 2，…，η},其中 |.I 表示取絕對(duì)值操作; (6b)對(duì)所有B個(gè)波段均重復(fù)步驟(6a)，得到所有B個(gè)波段的差值差異圖DI\DI2、…、Dl\ …、DIb ； (6c)將所有B個(gè)波段的差值差異圖DI\DI2、…、DIb、…、DIb以及增強(qiáng)模值圖AMr均采用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割，分別得到B個(gè)波段的差值差異圖的二值分割圖DS1、DS2、…、DSb、…和DSb和增強(qiáng)模值圖的二值分割圖AMs ; (6d)計(jì)算各波段差值差異圖的二值分割圖DSb與增強(qiáng)模值圖的二值分割圖AMs的差異度 Simb:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法，其中所述步驟(4)中計(jì)算兩個(gè)時(shí)相的相對(duì)地物光譜反射率圖像集R1和R2中各波段對(duì)應(yīng)空間位置像素(X，y)的光譜反射率變化量Dr (X，y)，通過(guò)如下步驟進(jìn)行: (4a)將時(shí)相I第b波段的相對(duì)地物光譜反射率圖像R113與時(shí)相2第b波段的相對(duì)地物光譜反射率圖像R2b中任意一點(diǎn)(x，y)的像素值作差，得到第b波段的反射率差值4b(x，y):
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法，其中所述步驟(4)中計(jì)算兩個(gè)時(shí)相的相對(duì)地物光譜反射率圖像集R1和R2中各波段對(duì)應(yīng)空間位置像素(X，y)的光譜反射率變化量的方差vr (X，y)，通過(guò)如下公式計(jì)算:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法，其中所述步驟(4)中計(jì)算兩個(gè)時(shí)相的相對(duì)地物光譜反射率圖像集R1和R2中各波段對(duì)應(yīng)空間位置像素(x，y)的光譜反射率變化量的模值mr(x，y)，通過(guò)如下公式計(jì)算；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法，其中步驟(9)所述的將差模交集圖VM中的變化類像素進(jìn)行補(bǔ)充檢測(cè)，通過(guò)如下步驟進(jìn)行: (9a)將差模交集圖VM中第I行第I列的像素點(diǎn)(1，I)作為當(dāng)前像素，記為(xz, yz)；(9b)判斷當(dāng)前像素(xz，yz)的像素值是否為1，如果為1，則執(zhí)行步驟(9d);否則執(zhí)行步驟(9c)； (9c)將當(dāng)前像素(xz，yz)的行、列序號(hào)分別與圖像總行數(shù)和總列數(shù)進(jìn)行比較: 若當(dāng)前像素(xz，yz)的列序號(hào)\〈111時(shí)，則行序號(hào)5^保持不變，將列序號(hào)\加1，返回步驟(％)，其中m為圖像總列數(shù)； 若當(dāng)前像素的列序號(hào)Xz=Hl且行序號(hào)5^〈1!時(shí)，則對(duì)行序號(hào)5^加1，且將列序號(hào)Xz置為1，返回步驟(％)，其中η為圖像總行數(shù)； 若當(dāng)前像素的列序號(hào)Xz=m且行序號(hào)yz=n時(shí)，得到光譜反射率變化粗檢圖Cm ； Od)在增強(qiáng)方差圖的二值分割圖AVs和增強(qiáng)模值圖的二值分割圖AMs中，分別選取列序號(hào)范圍為
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法，其中所述步驟(11)中將光譜反射率變化粗檢圖Cm中所有像素值為I的像素點(diǎn)作為變化類種子點(diǎn)，在差模平均圖VMA中利用區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)變化類種子點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，按如下步驟進(jìn)行: (Ila)在光譜反射率變化粗檢圖Cm中所有像素值為I的像素點(diǎn)中任意選一個(gè)像素點(diǎn)作為變化類種子點(diǎn)； (Ilb)對(duì)已選中的變化類種子點(diǎn)在差模平均圖VMA中空間位置對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，計(jì)算以該像素點(diǎn)為中心的8 -連通的鄰域像素點(diǎn)與該中心像素點(diǎn)的像素值之差的絕對(duì)值,對(duì)于絕對(duì)值小于鄰域判斷閾值Th的鄰域像素點(diǎn)，Th的取值范圍為
，如果該鄰域像素點(diǎn)在光譜反射率變化粗檢圖Cm中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)不是變化類種子點(diǎn)，則將該鄰域像素點(diǎn)作為一個(gè)新的變化類種子點(diǎn)加入光譜反射率變化粗檢圖中；否則返回步驟(Ila)； (He)對(duì)光譜反射率變化粗檢圖中的每一個(gè)變化類種子點(diǎn)和新加入的變化類種子點(diǎn)重復(fù)步驟(Ila)-步驟(11b)，直到不再有新的變化類種子點(diǎn)加入光譜反射率變化粗檢圖為止，得到變化檢測(cè)結(jié)果圖CM。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光譜反射率變化分析的多光譜遙感影像變化檢測(cè)方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)不同時(shí)相圖像間的整體亮度差異敏感的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)步驟為(1)輸入同一地區(qū)的已配準(zhǔn)的兩時(shí)相多光譜圖像集，對(duì)其進(jìn)行維納濾波去噪，并歸一化處理；(2)將處理后的圖像集轉(zhuǎn)換為相對(duì)地物光譜反射率圖像集；(3)計(jì)算光譜反射率變化量的方差和模，得到光譜反射率變化量的方差圖和模值圖，并分別進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)方差圖和增強(qiáng)模值圖；(4)分別對(duì)增強(qiáng)方差圖和增強(qiáng)模值圖進(jìn)行分割，并融合分割所得的二值圖，得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。本發(fā)明無(wú)需人工參與，檢測(cè)精確度高，可用于土地利用與覆蓋監(jiān)測(cè)、植被覆蓋監(jiān)測(cè)、水資源及礦產(chǎn)資源監(jiān)測(cè)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103226832SQ20131016546
公開(kāi)日2013年7月31日 申請(qǐng)日期2013年5月7日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月7日
發(fā)明者王桂婷, 焦李成, 孫一博, 公茂果, 鐘樺, 王爽, 張小華, 田小林, 侯彪 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)