一种多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法及系统，首先对输入的低空间分辨率数据通过混合像元分解，求取地物丰度图，构建光谱能量函数，并进行初始化定位。在此基础上，构建亚像元级和像元级双尺度空间邻域关系，为亚像元定位提供空间先验信息，使得亚像元定位时既保留了空间局部信息，又保持了地物空间整体结构，进而构建空间能量函数。同时，依据早期较高分辨率遥感分类图和低空间分辨率遥感影像提供逐个像元的地物转移概率，建立不同时相、不同空间分辨率的遥感影像在时间和空间上的联系，进而构建时间能量函数。最后，构建“光谱‑双尺度空间‑时间”一体化目标函数，通过对目标函数求取最小值，为亚像元定位提供最优解。

【技术实现步骤摘要】
一种多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法及系统
本专利技术属于遥感科学领域，具体涉及一种基于马尔科夫模型，通过构建多级空间邻域关系和时间转移概率矩阵，为遥感影像亚像元定位提供先验信息的一种定位方法。
技术介绍
混合像元是定量遥感技术发展的主要障碍之一。传统的图像分类方法，以像元为基本单位，将每个像元考虑为单一类型的地物。然而，受遥感影像的空间分辨率限制，单个像元内部往往包含多类地物，混合像元问题将导致通过硬分类方法得到的地物分类图的空间分辨率很低。目前已有人提出将混合像元分解算法作为解决混合像元问题的有效方法，该算法尽管能够对遥感影像进行处理而得到各个像元的地物丰度，但是它却无法给出准确的地物分布位置。为了能够给出准确的地物分布位置，通常使用亚像元定位，其是利用地物空间分布特征来确定不同地物在混合像元中的空间位置，从而获得更高分辨率地物分类图的过程。因此，亚像元定位能够有效地降低混合像元对遥感影像地物提取的影响从而获得亚像元尺度的高时空分辨率地物分类结果，其是遥感地物信息提取及定量遥感发展的重要方法。但是，在亚像元定位方法中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、对T2时刻输入的遥感影像进行混合像元分解，求取地物丰度图；根据所述地物丰度图来构建光谱能量函数U

【技术特征摘要】
1.一种多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对T2时刻输入的遥感影像进行混合像元分解，求取地物丰度图；根据所述地物丰度图来构建光谱能量函数Uspectral(X|Y)，并根据所述地物丰度图对亚像元位置进行初始化定位；其中，Y表示输入的低空间分辨率遥感影像，X表示输出的高空间分辨率地物类别图；
S2、在步骤S1初始化定位的基础上，以目标亚像元为中心，基于所述目标亚像元构建像元级空间邻域和亚像元级空间邻域；基于所述像元级空间邻域和亚像元级空间邻域，构建包括像元、亚像元双尺度的空间能量函数；
S3、建立不同时相即T1时刻到T2时刻、不同空间分辨率的遥感影像在时间和空间上的联系，针对T2时刻输入的遥感影像中的每个像元，计算地物从T1时刻到T2时刻的时间转移概率，所述地物的时间转移概率用于构建时间能量函数Utemporal：



其中，Xpre为T1时刻的高空间分辨率地物类别图片，X为T2时刻的高空间分辨率类别图片即输出的结果图，z为尺度因子，n表示步骤S1输入的遥感影像中包括的像元个数，C为地物类别数，P(c2(ai，k)|c1(ai，k))表示地物从T1时刻到T2时刻的时间转移概率；
S4、结合步骤S1-S3构建的光谱能量函数、双尺度空间能量函数和时间能量函数，构建以光谱-双尺度空间-时间为整体的一体化目标能量函数，其中，采用目标优化模型来对所述一体化目标能量函数进行优化求解，从而获取研究区域亚像元定位结果；所述一体化目标能量函数的数学表达式为：



式中，表示亚像元尺度空间能量函数，表示像元尺度空间能量函数；参数α、δ、β分别是空间能量函数、亚像元尺度空间能量函数和时间能量函数的权重系数。


2.根据权利要求1所述的多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法，其特征在于，步骤S1中，根据所述地物丰度图来构建的光谱能量函数Uspectral(X|Y)数学表达式为：



式中，aj|i表示所述地物丰度图中第i个粗像元中的第j个亚像元，y(bi)表示粗像元bi的光谱向量，μi表示地物i的光谱向量均值，Ci表示光谱向量协方差构成的协方差矩阵，C2(aj|i)表示T2时刻亚像元aj|i的地物类别；公式(■)表示对矩阵“■”的转置。


3.根据权利要求2所述的多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法，其特征在于，步骤S2中，像元级的空间邻域包括中心像元及其邻域像元组成的正方形窗口，用以构建亚像元的空间邻域关系，所述像元级空间邻域的窗口设置为5，即每个混合像元的周围包括24个像元邻域；
所述亚像元级空间邻域的窗口设置为7，即每个亚像元的周围包括48个亚像元邻域。


4.根据权利要求3所述的多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法，其特征在于，步骤S3中，所述建立不同时相即T1时刻到T2时刻、不同空间分辨率的遥感影像在时间和空间上的联系包括：
获取早于T2时刻即T1时刻的具有高空间分辨率的地物类别图片，以图片中包括的相同地物为基准，将所述T1时刻的具有高空间分辨率的地物类别图片与T2时刻输入的遥感影像进行比较，得到地物的变化类型和转移类型。


5.根据权利要求4所述的多尺度时空马尔可夫遥感影像亚像元定位方法，其特征在于，步骤S3中，所述地物的变化类型和转移类型包括：
目标地物类型的像元个数保持不变；
不包括所述目标地物的其他地物类型转化为目标地物类型，导致所述目标地物类型的像元个数总体增加；
目标地物类型转化为其他地物类型导致所述目标地物类型像元个数总体减少；
当前，根据地物类型的变化在计算得到每个像元的时间转移概率后，从而求取地物的时间转移概率；所述时间转移概率的计算公式如下：



其中，当前输入的图片中包括C类的土地类型，转移矩阵为C×C的矩阵；转移矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈占龙，杨小红，江宝得，陶留锋，王润，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42