The invention discloses a change detection method based on D_S evidence theory and FCM algorithm. The method is characterized by obtaining the corresponding band difference between two time-phase remote sensing images, the amplitude of two time-phase change vectors and the cosine of the spectral angle between two time-phases. Then, as the input of FCM, the respective fuzzy partition matrices are obtained, and the fuzziness of each class of the fuzzy partition matrices is taken as the fuzziness of each class of the fuzzy partition matrices. The quality function of evidence theory is used to fuse the above three partition matrices, and a new fuzzy partition matrix is obtained. Based on this, the final change detection results are obtained. The method is a change detection method based on FCM and D_S evidence theory, which uses the information of band difference, change vector amplitude and spectral angle to input the detection result of FCM model, eliminates the uncertainty in change detection, and makes the result of change detection more reliable and more robust.
【技术实现步骤摘要】
利用D-S证据理论融合FCM算法的变化检测方法
本专利技术涉及利用D-S证据理论融合FCM算法的变化检测方法,属于遥感影像处理
技术介绍
随着多时相遥感数据的不断积累以及空间数据库的相继建立,如何从这些遥感数据中提取和检测变化信息已成为遥感科学和地理信息科学的重要研究课题。根据同一区域不同时相的遥感影像,可以提取城市、环境等动态变化的信息,为资源管理与规划、环境保护等部门提供科学决策的依据。遥感影像的变化检测就是从不同时期的遥感数据中,定量地分析和确定地表变化的特征与过程。各国学者从不同的角度和应用研究提出了许多有效的检测算法,如变化矢量分析法(ChangeVectorAnalysis,CVA)、基于FuzzyC-means(FCM)的聚类方法等。其中,传统的基于FCM的多时相光学遥感变化检测,多先进行CVA变换,然后对变化矢量的幅值进行FCM聚类,进而得到变化检测结果。该类技术中,由于仅仅使用变化矢量的幅值,使得原始多光谱信息没有得到充分的挖掘。针对上述问题,许多学者试图通过在FCM目标函数中加上不同的空间邻域的约束来解决,但是空间信息的表述以及相关的参数(如控制空间信息的惩罚参数)的选择,多根据先验知识确定,导致这些算法都存在着一定的局限性。
技术实现思路
为解决现有技术的不足,本专利技术的目的在于提供一种基于FCM和D-S证据理论的两时相的光学遥感影像变化检测方法,利用D-S证据理论融合FCM算法后的数据,消除变化检测中的不确定性,使得变化检测的结果更加可靠,也更加具有稳健性。为了实现上述目标,本专利技术采用如下的技术方案:一种基于FCM和证据 ...
【技术保护点】
1.一种基于FCM和证据理论的多时相遥感影像变化检测方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1):输入同一区域、不同时相的两幅高分辨率光学遥感影像,分别记为X1和X2;步骤2):利用ENVI遥感软件对X1和X2进行影像配准,配准包括粗校正和精校正两步骤;步骤3):利用多元变化检测方法对X1和X2进行辐射归一化校正;步骤4):对经过影像配准和辐射归一化校正后的两幅高分辨率光谱遥感影像分别进行波段间差值图像Xd、变化矢量幅值XM和光谱角信息XSA的计算,并分别作为FCM聚类算法的输入数据;步骤5):由FCM聚类算法针对步骤4)的波段间差值图像Xd、变化矢量幅值XM和光谱角信息XSA,分别对应得到最终的划分矩阵
【技术特征摘要】
1.一种基于FCM和证据理论的多时相遥感影像变化检测方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1):输入同一区域、不同时相的两幅高分辨率光学遥感影像,分别记为X1和X2;步骤2):利用ENVI遥感软件对X1和X2进行影像配准,配准包括粗校正和精校正两步骤;步骤3):利用多元变化检测方法对X1和X2进行辐射归一化校正;步骤4):对经过影像配准和辐射归一化校正后的两幅高分辨率光谱遥感影像分别进行波段间差值图像Xd、变化矢量幅值XM和光谱角信息XSA的计算,并分别作为FCM聚类算法的输入数据;步骤5):由FCM聚类算法针对步骤4)的波段间差值图像Xd、变化矢量幅值XM和光谱角信息XSA,分别对应得到最终的划分矩阵和;步骤6):利用D-S证据理论融合步骤5)的结果:分别针对Xd、XM和XSA定义对应的BPAF,然后分别对三个源的BPAF进行融合,得到新的BPAF;步骤7):利用步骤6)的结果,确定影像的变化区域和非变化区域;所述步骤2)中粗校正的具体步骤为:201)显示基准影像和待校正影像;202)采集地面控制点GCPs,其中GCPs均匀分布在整幅图像内,GCPs的数目至少大于等于9;203)计算误差;204)选择多项式模型;205)采用...
【专利技术属性】
技术研发人员:王慧敏,陈哲,石爱业,孔伟为,徐立中,高红民,
申请(专利权)人:河海大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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