The invention discloses a forest land change detection method based on pre-forest vector data, which includes step 1, multi-scale segmentation of two remote sensing images based on pre-forest vector data, and obtaining the corresponding image spots of two remote sensing images respectively; step 2, extracting the multi-dimensional features of pre-and post-forest image spots, and adopting feature fusion method based on sparse representation theory. In step 3, the training sample is selected adaptively, and the change threshold of the difference between the two phases is determined by Bayesian threshold determination method based on the maximum expectation algorithm. In step 4, the weighted difference image obtained in step 2 is segmented by the change threshold obtained in step 3 to obtain the forest land change detection results. The method can segment the front and back two remote sensing images at multi-scale by using the forestland vector data in the early stage, and then obtain the detection result of forestland change.
【技术实现步骤摘要】
基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法
本专利技术属于遥感影像数据处理领域,涉及一种基于前期林地矢量数据进行多尺度分割,进而提取林地变化信息的检测方法。
技术介绍
随着国家可持续发展战略的实施,以六大林业重点工程的全面启动为标志,我国林业进入了一个以可持续发展理论为指导,全面推进跨越式发展的新阶段。但是当前森林资源调查监测多以地面人工调查为主,技术手段落后,监测数据采集、传输和存储的信息化、自动化水平低,导致相关工作耗时长、成本高,调查周期长、频次少、精度受人为因素影响大,需要推动林地变化检测向自动化发展。遥感影像的多尺度分割是基于面向对象方法的遥感影像林地变化检测前提,分割精度在很大程度上决定了变化检测精度。目前多尺度分割方法多集中在定量和定性判别最佳参数的研究,已研究出多种多尺度分割算法,但是实际应用效果却不够理想,难以大规模应用于实际生产。基于我国已实现年度森林资源年度变更调查,更新年度森林资源数据库和林地矢量数据,根据目前林业调查工作可知,该林地矢量数据可以准确描述森林经营单位的境界线和林班区划线。因此可利用前期林地矢量数据对前后两期遥感影像进行分割,以提高分割精度,进而提高林地变化检测精度。
技术实现思路
针对目前所存在的问题,本专利技术提供一种基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法,该方法能够利用前期林地矢量数据对前后两期遥感影像进行多尺度分割,进而得到林地变化的检测结果。本专利技术基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法,包括以下步骤:步骤1,对前后两期遥感影像进行基于前期林地矢量数据的多尺度分割,分别获取前后两期遥感影像对应的像斑;步骤2,提取前 ...
【技术保护点】
1.一种基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1,对前后两期遥感影像进行基于前期林地矢量数据的多尺度分割,分别获取前后两期遥感影像对应的像斑;步骤2,提取前后两期像斑的多维特征,采用基于稀疏表示理论的特征融合方法计算像斑的差异度;步骤3,自适应选择训练样本,使用基于最大期望算法的贝叶斯阈值确定法确定前后两期像斑差异度的变化阈值;步骤4,对步骤2得到的加权差异影像使用步骤3得到的变化阈值进行二值分割,获得林地变化检测结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于前期林地矢量数据的林地变化检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1,对前后两期遥感影像进行基于前期林地矢量数据的多尺度分割,分别获取前后两期遥感影像对应的像斑;步骤2,提取前后两期像斑的多维特征,采用基于稀疏表示理论的特征融合方法计算像斑的差异度;步骤3,自适应选择训练样本,使用基于最大期望算法的贝叶斯阈值确定法确定前后两期像斑差异度的变化阈值;步骤4,对步骤2得到的加权差异影像使用...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘润东,陈崇征,梅树红,蔡会德,范城城,刘清,郭小玉,农胜奇,卢峰,陶衡,麦超,韦强,
申请(专利权)人:广西壮族自治区遥感信息测绘院,
类型:发明
国别省市:广西,45
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