一種基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于歸一化植被指數(shù)(NDVI)和建筑物存在指數(shù)(PanTex)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，包括：輸入前后時相高分辨率遙感影像，進(jìn)行幾何精校正和相對輻射校正；計算前后時相的NDVI和PanTex圖像；對兩期NDVI和PanTex圖像分別進(jìn)行非監(jiān)督聚類；利用兩期NDVI聚類圖像，提取植被到建筑物、推填土的二值變化圖像；利用兩期PanTex聚類圖像，提取植被、推填土到建筑物的二值變化圖像；提取干擾地物區(qū)域；將提取的兩幅變化圖像并集運算，并將干擾地物掩膜去除，得到新增建設(shè)用地圖像；分割后時相影像；計算每個分割圖斑內(nèi)的變化像素比例，提取的新增建設(shè)用地圖斑。本發(fā)明能有效提取三類新增建設(shè)用地圖斑，為土地利用變更調(diào)查提供輔助信息。
【專利說明】—種基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于遙感影像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，主要涉及土地利用變化檢測中的新增建設(shè)用地檢測方法，具體涉及一種基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]土地利用/覆蓋情況是人類和土地相互作用的綜合結(jié)果。同時，作為各種資源管理和地理信息服務(wù)所需要的最基本數(shù)據(jù)，土地利用/覆蓋信息的獲取、分析和更新，顯得尤為重要。
[0003]遙感影像數(shù)據(jù)以其宏觀性、實時性，一直以來都是進(jìn)行土地利用/覆蓋及其變化檢測的最重要手段。高分辨率遙感影像由于攜帶更多用于影像分析的細(xì)節(jié)信息，已成為土地利用/覆蓋變化信息獲取的重要數(shù)據(jù)源。然而一方面，影像數(shù)據(jù)量的增加和人工解譯效率低成本高的矛盾更加突出；另一方面，由于高分辨率遙感影像本身具有的特點，使得傳統(tǒng)的遙感影像分析和變化檢測方法并不一定適用于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的分析?？梢哉f高分辨率遙感影像為土地利用/覆蓋變化檢測提供了更豐富信息的同時也帶來了更多挑戰(zhàn)。
[0004]從技術(shù)層面來看，現(xiàn)有的土地利用/覆蓋變化檢測方法可以分為像素級和對象級兩類。像素級變化檢測方法通過對前后時相影像進(jìn)行逐像素分析來提取影像上發(fā)生變化的部分。這類方法對不同時相影像數(shù)據(jù)的幾何校正和輻射校正精度要求較高，提取的變化像素易受噪聲影響。對象級變化檢測方法是指首先通過分割得到同質(zhì)區(qū)域(對象)，然后提取對象特征，最后進(jìn)行對象比較以提取變化對象?；趯ο蟮淖兓瘷z測方法以對象為基本單元，可以充分利用對象所固有的尺寸、形狀和上下文信息。但基于對象的變化檢測方法的難點在于對象的獲取和尋找有利用變化檢測的特征組合。常用的特征包括各種指數(shù)、形狀和上下文信息、紋理，梯度等。在使用時，單獨使用某一特征進(jìn)行變化檢測都可能造成漏檢或誤檢，因此，應(yīng)綜合利用多特征實現(xiàn)變化檢測。
[0005]以影像實際發(fā)生的客觀變化為依據(jù)，新增建設(shè)用地的檢測目標(biāo)可以分為以下三種類型:①前時相影像為植被覆蓋，后時相有明顯建筑痕跡；②前時相為植被覆蓋，后時相有建設(shè)推填土痕跡前時相有推填土痕跡，后時相有明顯建設(shè)痕跡。因此,應(yīng)針對這三種類型選取合適的特征組合，以實現(xiàn)高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑的自動提取。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006](一)發(fā)明目的
[0007]本發(fā)明的目的是:針對高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地的檢測，提供一種基于光譜、紋理信息和分割的新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，能夠提取三種類型的新增建設(shè)用地圖斑。
[0008]( 二 )技術(shù)解決方案[0009]本發(fā)明提供了一種基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，包含以下步驟:
[0010]步驟1、對不同時相的高分辨率遙感影像進(jìn)行幾何精校正和相對輻射校正；
[0011]步驟2、利用經(jīng)過所述步驟I處理后的兩期影像的多光譜波段，計算兩期NDVI圖像；利用經(jīng)過所述步驟I處理后的兩期影像的全色波段，計算兩期PanTex圖像；
[0012]步驟3、對所述步驟2中得到的兩期NDVI圖像分別進(jìn)行兩類非監(jiān)督聚類，聚類結(jié)果為植被和非植被；對所述步驟2中得到的兩期PanTex圖像分別進(jìn)行兩類非監(jiān)督聚類，聚類結(jié)果為建筑物和非建筑物；
[0013]步驟4、對所述步驟3中得到的NDVI聚類影像，提取耕地到推土、建筑物的變化圖像；對所述步驟3中得到的PanTex聚類影像，提取耕地、推土到建筑物的變化圖像；
[0014]步驟5、利用經(jīng)過所述步驟I處理后的兩期影像，通過閾值法提取干擾地物，包括暗干擾地物，如水體、陰影，亮干擾地物，如云、噪聲；
[0015]步驟6、將所述步驟4中得到的兩部分變化結(jié)果圖像進(jìn)行并集運算，并將由于干擾地物造成的偽變化區(qū)域掩膜去除，得到包含三種類型的新增建設(shè)用地的二值結(jié)果圖像；
[0016]步驟7、對后時相影像進(jìn)行分割，提取均值圖斑對象；
[0017]步驟8、將所述步驟7中得到的分割圖斑和步驟6中得到的新增建設(shè)用地變化檢測結(jié)果圖像進(jìn)行疊置，計算每個圖斑內(nèi)的變化像素比例，將比例超過設(shè)定閾值的圖斑提取出來，作為新增建設(shè)用地變化圖斑。
[0018]所述步驟2中的NDVI能夠很好的區(qū)分植被與非植被，其計算公式如下:
[0019]
【權(quán)利要求】
1.一種基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于包含以下步驟: 步驟1、對不同時相的高分辨率遙感影像進(jìn)行幾何精校正和相對輻射校正； 步驟2、利用經(jīng)過所述步驟I處理后的兩期影像的多光譜波段，計算兩期NDVI圖像；利用經(jīng)過所述步驟I處理后的兩期影像的全色波段，計算兩期PanTex特征圖像； 步驟3、對所述步驟2中得到的兩期NDVI圖像分別進(jìn)行兩類非監(jiān)督聚類，聚類結(jié)果為植被和非植被；對所述步驟2中得到的兩期PanTex圖像分別進(jìn)行兩類非監(jiān)督聚類，聚類結(jié)果為建筑物和非建筑物； 步驟4、對所述步驟3中得到的NDVI聚類影像，提取耕地到推土、建筑物的變化圖像；對所述步驟3中得到的PanTex聚類影像，提取耕地、推土到建筑物的變化圖像； 步驟5、利用經(jīng)過所述步驟I處理后的兩期影像，通過閾值法提取干擾地物，包括暗干擾地物，如水體、陰影，亮干擾地物，如云、噪聲； 步驟6、將所述步驟4中得到的兩部分變化結(jié)果圖像進(jìn)行并集運算，并將由于干擾地物造成的偽變化區(qū)域掩膜去除，得到包含三種類型的新增建設(shè)用地的二值結(jié)果圖像； 步驟7、對后時相影像進(jìn)行分割，提取均值圖斑對象； 步驟8、將所述步驟7中得到的分割圖斑和步驟6中得到的新增建設(shè)用地變化檢測結(jié)果圖像進(jìn)行疊置，計算每 個圖斑內(nèi)的變化像素比例，將比例超過設(shè)定閾值的圖斑提取出來，作為新增建設(shè)用地變化圖斑。
2.如權(quán)利要求1所述的基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于，所述步驟2中的PanTex特征是指:利用高分辨率遙感影像的全色波段對多個方向計算灰度共生矩陣紋理的對比度特征，得到對應(yīng)于各個方向的多幅特征圖像，然后將每個像素賦值為各幅特征圖像的最小值。
3.如權(quán)利要求1所述的基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于，所述步驟3中的非監(jiān)督聚類算法均采用K均值算法，得到的結(jié)果為二值圖像。對NDVI圖像聚類時，認(rèn)為NDVI值較高的一類為植被，賦值為1，值較低的一類為非植被，賦值為O ;對PanTex圖像聚類時，認(rèn)為PanTex值較高的一類為建筑物，賦值為1，值較低的一類為非建筑物，賦值為O。
4.如權(quán)利要求1所述的基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于，所述步驟4中，具體步驟是: 利用前后時相NDVI 二值聚類影像,將前時相取值為I且后時相取值為O的像素視為從耕地到推土、建設(shè)用地的變化像素，賦值為1，未變化像素賦值為O，輸出一幅二值變化結(jié)果圖像。 利用前后時相PanTex 二值聚類影像,將前時相取值為O且后時相取值為I的像素視為從耕地、推土到建設(shè)用地的變化像素，賦值為1，未變化像素賦值為O，輸出一幅二值變化結(jié)果圖像。
5.如權(quán)利要求1所述的基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于，所述步驟5中的閾值法提取干擾地物，具體步驟是: 利用前后時相多光譜影像的紅外波段，通過設(shè)定閾值，提取低于閾值的暗干擾地物，如水體、陰影等。將低于閾值的像素賦值為1，高于閾值的像素賦值為O，輸出一幅二值圖像；利用前后時相多光譜影像的所有波段，通過設(shè)定閾值，提取所有波段都高于閾值的亮地物，如厚云、噪聲等。將高于閩值的像素賦值為1，低于閾值的像素賦值為O，輸出一幅二值圖像； 將上面兩步提取的干擾地物并集運算，即只有在任一幅二值圖像上某個像素的取值為1，則將該像素賦值為1，否則賦值為O，輸出一幅二值干擾地物提取圖像。
6.如權(quán)利要求1所述的基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于，所述步驟6中的將兩部分變化結(jié)果圖像進(jìn)行并集運算，并將結(jié)果圖像中由于干擾地物造成的偽變化區(qū)域掩膜去除，具體步驟是: 在所述步驟4中得到的兩幅二值變化結(jié)果圖像中，如果在任一幅圖像上某像素的取值為1，且該像素在所述步驟5中得到的二值干擾地物提取圖像上的取值為O，則將該像素視為新增建設(shè)用地并賦值為1，否則賦值為O。輸出結(jié)果為一幅二值新增建設(shè)用地提取圖像，包含了耕地到推土、耕地到建筑物、推土到建筑物這三種新增建設(shè)用地類型。
7.如權(quán)利要求1所述的基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于，所述步驟7中的分割算法采用均值漂移(Mean Shift)分割算法。
8.如權(quán)利要求1所述的基于NDVI和PanTex指數(shù)的高分辨率遙感影像新增建設(shè)用地圖斑自動提取方法，其特征在于，所述步驟8中的圖斑內(nèi)變化像素比例是指:用圖斑掩膜新增建設(shè)用地變化檢測結(jié)果圖像，得到所有圖斑的掩膜圖像，計算掩膜圖像中變化像素占該掩膜圖像全部像素的比例，即計算取值為I的像素占所有像素的比例，變化像素比例較高的均質(zhì)圖斑為新增建設(shè)用地圖斑的可能性較大。
【文檔編號】G06K9/46GK103971115SQ201410209533
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年5月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月9日
【發(fā)明者】孟瑜, 袁媛, 劉順喜, 尤淑撐, 陳靜波, 岳安志, 王忠武, 武斌 申請人:中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所, 中國土地勘測規(guī)劃院