本申请实施例公开了一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置。所述方法包括：将变化前的遥感影像和变化后的遥感影像均划分为多个图像块；按照每个图像块中地物的大小，确定每个地物的分割尺度；按照每个地物的分割尺度，从每个图像块提取地物，得到每个图像块中的对象；生成在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像中每个对象的变化强度图；根据每个对象的变化强度图，生成每个分割尺度对应的变化强度图；对不同分割尺度对应的变化强度图进行融合；确定融合后的变化强度图的变化检测结果。化检测结果。化检测结果。
【技术实现步骤摘要】
卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置
[0001]本专利技术涉及遥感图像处理领域，涉及一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置。
技术介绍
[0002]遥感变化检测目前分为有监督和无监督两种方式。
[0003]有监督变化检测需要较多的样本，其检测对象局限于某一类地物，例如建筑物的变化检测。基于AI的变化检测经过训练后表现较好，且能生成规则的范围边界，但是对输入的影像较为严格。如果模型训练时采用的RGB波段，卫星影像也只能舍弃近红外等其他波段，训练时若只针对建筑物，则只能对建筑物进行检测，无法探测其他变化。有监督变化检测还存在分类后检测的方法，分为面向对象和面向像元的，该方法极度依赖分类准确度。
[0004]无监督变化检测是指直接比较两幅影像的差异，将影像分为变化与非变化两类。现有方法可分为面向像元和面向对象的分类，基于像元的方法目前已较为成熟，且应用广泛。然而，随着遥感影像分辨率提升，基于像元的方法在处理高分辨率影像时存在噪声过多的问题，检测结果很难转换为理想的矢量结果。面向对象的方法很好的解决了这一问题。目前面向对象变化检测比较流行的方式采用图像分割的方法得到分割对象，该对象可包含特定地物的光谱信息、纹理信息、形状信息等。利用这些信息计算得到特征图，再采用传统的基于像元的方法进行分类。
[0005]面对多源遥感数据时，为了充分利用影像的光谱信息和纹理信息，可以采用面对对象的无监督变化检测方法。在实际应用中发现，目前的面向对象无监督变化检测存在受阴影干扰、纹理计算复杂、缺少大图像处理策略等问题。
技术实现思路
[0006]为了解决上述任一技术问题，本申请实施例提供了一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法、介质及电子装置。
[0007]为了达到本申请实施例目的，本申请实施例提供了一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法，包括：将变化前的遥感影像和变化后的遥感影像均划分为多个图像块；按照每个图像块中地物的大小，确定每个地物的分割尺度；按照每个地物的分割尺度，从每个图像块提取地物，得到每个图像块中的对象；生成在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像中每个对象的变化强度图；对不同分割尺度对应的变化强度图进行融合；确定融合后的变化强度图的变化检测结果。
[0008]一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上文所述的方法。
[0009]一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理
器被设置为运行所述计算机程序以执行上文所述的方法。
[0010]本申请的有益效果为：根据地物的大小，确定图像块中地物的分割尺度，并采用多尺度分割进行对象的提取，并按照分割尺度，获取每个分割尺度的变化强度图，再将全部分割尺度的变化强度图进行融合，得到变化前的遥感影像和变化后的遥感影像对应的变化强度图，实现对变化信息的识别，提高图像变化信息的识别准确度。此外，通过基于直方图的阴影检测降低了阴影影像元的干扰，以对象为单位生成灰度共生矩阵能有效降低计算量，本申请所用方法能充分利用计算机的多核性能，并行处理大区域的高分影像。
[0011]将最大类间方差阈值法与神经网络模型中SIGMOID激活函数结合,使得特征在归一化的同时，进行预分类，减弱了极大异常点的影像和极小异常点的影像，使得后续变化强度图可分性更强。
[0012]利用具有一定重叠度的滑窗策略使得算法适配大区域遥感影像，在分块出的重叠部分使得由于分块造成的分割差异被降到最小，使得分块策略可发挥计算机的并行性能，算法的运行时间更短。
[0013]本申请实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例而了解。本申请实施例的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0014]附图用来提供对本申请实施例技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例的实施例一起用于解释本申请实施例的技术方案，并不构成对本申请实施例技术方案的限制。
[0015]图1为本申请实施例提供的卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法的流程图；图2为本申请实施例提供的图像分块的示意图；图3为阴影像元在直方图中的分布示意图；图4为本申请实施例提供的曲线拟合结果的示意图；图5为本申请实施例提供的阴影检测结果；图6为变化前影像和变化后影像的图像和人工绘制标签图；图7为本专利技术提出方法的标签图和置信图。
具体实施方式
[0016]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本申请实施例的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
[0017]图1为本申请实施例提供的卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法的流程图。如图1所示，该方法包括：步骤101、将变化前的遥感影像和变化后的遥感影像均划分为多个图像块；其中，变化前的遥感影像和变化后的遥感影像的图片尺寸和显示比例相同，可以按照相同的分割策略将上述两个遥感影像分割为多个图像块。
[0018]步骤102、按照每个图像块中地物的大小，确定每个地物的分割尺度；地物指的是地表面的固定性物体，包括自然形成和人工建造的。在遥感图像中，地物可以指地球表面上相对固定的物体，例如，山脉、树木、楼宇等。
[0019]按照图像块中地物的大小，可以将地物划分为多个等级，每个等级的地物有各自对应的分割尺寸，其中，对于小地物，利用较细的分割尺度能从图像块中得到体现该地物轮廓和细节的分割对象；对于大地物，则利用较粗的分割尺度从图像块中即可得到体现该地图轮廓和特征的分割对象。
[0020]由于遥感影像上地物复杂多样，按照图像块中地物的大小，确定地物的分割尺度，在实现对地物分割的前提下，使得不同地物能够得到用于体现地物图像信息的最佳分割尺度，为从图像块中分割地物提供处理依据。
[0021]步骤103、按照每个地物的分割尺度，从每个图像块提取地物，得到每个图像块中的对象；具体的，识别每个图像块中的地物，按照地物的分割尺度，从图像块中提取该地物的图像信息，得到图像块中的对象。通过采用由粗到细的多尺度分割，得到多分割尺度的对象，实现对象的精细化分类，为后续图像处理提供支持。
[0022]步骤104、生成在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像中每个对象的变化强度图；具体的，利用同一对象在变化前的遥感影像中图像信息以及在变化后的遥感影像中的图像信息，可以得到该对象的变化强度图。
[0023]步骤105、根据每个对象的变化强度图，生成每个分割尺度对应的变化强度图；由于同一分割尺度的对象在大小相似度高，因此，可以利用同一分割尺度的对象生成该分割尺度对应的变化强度图，达到利用该分割尺度对应的变化强度图记录同一分割尺度的多个对象的图像变化信息的目的。
[0024]步骤106、对不同分割尺度对应的变本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种卫星遥感影像多尺度融合变化检测方法，其特征在于，包括：将变化前的遥感影像和变化后的遥感影像均划分为多个图像块；按照每个图像块中地物的大小，确定每个地物的分割尺度；按照每个地物的分割尺度，从每个图像块提取地物，得到每个图像块中的对象；生成在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像中每个对象的变化强度图；根据每个对象的变化强度图，生成每个分割尺度对应的变化强度图；对不同分割尺度对应的变化强度图进行融合；确定融合后的变化强度图的变化检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，相邻的图像分块中在横向和/或竖向具有重叠区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像中每个对象的变化强度图，包括：获取每个对象的至少两种类型的特征图，其中所述至少两种类型包括光谱特征图和纹理特征图；计算每种类型的特征图的最大类间方差的阈值；计算每种类型的特征图的数值与最大类间方差之间的差值，得到每种类型的特征图对应的差值；将每种类型的特征图差值与所述至少两种类型特征图的标准差进行除法运算，得到每种类型的特征图的商；采用归一化函数对每种类型的特征图的商进行处理，得到每种类型的特征图的归一化结果；对每种类型的特征图的归一化结果进行加权计算，得到每个对象对应的变化强度图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：如果一种类型的特征图包括至少两张特征图，则对所述至少两张特征图中每个像元的特征值进行比较，确定数值最大的像元，利用数值最大的像元生成最终的特征图。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：通过如下方式得到光谱特征图，包括：分别计算同一对象在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像的光谱属性；计算同一对象在变化前的遥感影像和变化后的遥感影像的光谱属性之间的差值的绝对值作为该对象的光谱特征图；其中，每个对象的光谱属性是通过如下方式得到的，包括：若对象中阴影像元数小于对象像元数的一半，则确定该对象内受到阴影干扰，则将该对象的光谱均值作为对象的光谱属性；若阴影像元数大于对象像元数的一半，则该对象被判定为纯阴影对象，则将计算得到的光谱均值乘以预设的衰减系数后作为对象的光谱属性；通过如下方式得到纹理特征图，包括：分别计算同一对象在变化前的遥感影像和变化后...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆川，商胜波，王磊，赵宏杰，
申请(专利权)人：成都国星宇航科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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