一种遥感影像变化识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种遥感影像变化识别方法及系统，属于遥感数据分析技术领域。该方法包括：裁剪前后两期对应边界区域的栅格数据影像，对栅格数据影像进行主成分分析，得到灰度图像；对灰度图像进行缩放，使得大小完全一致，并求差值，得到差值图像；对差值图像进行主成分分析，增加区分度；对分析后的差值图像进行聚类分析，选定阈值，挑选出高于阈值中心点所涵盖的所有样本点作为变化像素，其余为未变化像素，分别对所述变化像素和所述未变化像素赋值，得到二值图像。本发明专利技术中将多波段的遥感影像数据转换为灰度图像，对不同时间采集到的遥感影像进行变化识别，计算出前后两个时间点内发生变化的比率，提高了影像变化识别的准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种遥感影像变化识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及遥感数据分析
，特别涉及一种遥感影像变化识别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，人类开发资源与改造自然的能力不断增强，自然界的变化和人类的各种活动，每天都在改变着地表景观及土地利用形式。由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点，遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段。
[0003]遥感影像的变化识别就是从不同时间获取的同一地理区域的多时相遥感影像中，分析地表覆盖变化趋势及演化规律，在土地利用/覆盖、灾害检测、森林植被变化、城市扩展与布局等诸多领域发挥着积极重要的作用，具有迫切的科学应用需求和广泛的应用前景。
[0004]现有技术中使用PCA和K
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Means对多时空卫星图像进行无监督的变化检测但是现有技术中识别变化的依据是k
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means聚类中样本数量最少的一类，但在实际问题中，若两期影像全部发生变化，那么所识别的结果会不够准确。

技术实现思路

[0005]为了解决现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种遥感影像变化识别方法，其特征在于，所述方法包括：裁剪前后两期对应边界区域的栅格数据影像，对所述栅格数据影像进行主成分分析，得到灰度图像；对所述灰度图像进行缩放，使得大小完全一致，并求差值，得到差值图像；对所述差值图像进行主成分分析，增加区分度；对分析后的所述差值图像进行聚类分析，选定阈值，挑选出高于所述阈值中心点所涵盖的所有样本点作为变化像素，其余为未变化像素，分别对所述变化像素和所述未变化像素赋值，得到二值图像；将所述二值图像转换为矢量图，统计所述矢量图中赋值得到所述变化像素的面积和所述矢量图的总面积，得到变化率。2.根据权利要求1所述的一种遥感影像变化识别方法，其特征在于，分别对所述变化像素和所述未变化像素赋值时，所述变化像素赋值为255，所述未变化像素赋值为0。3.根据权利要求1所述的一种遥感影像变化识别方法，其特征在于，所述裁剪前后两期对应边界区域的栅格数据影像包括：以要素图斑为单位，从矢量数据图层中导出每个图斑所对应的以要素ID命令的矢量边界数据，每一份矢量边界数据分别裁剪前后两期对应边界区域的栅格数据影像。4.根据权利要求1所述的一种遥感影像变化识别方法，其特征在于，对所述栅格数据影像进行主成分分析包括：GDAL分别读取对应边界区域的前后两期栅格数据影像的波段数据以及坐标信息，将波段数据读入数组；对GDAL读取到的波段数组进行变形和转置，处理成主成分分析所需要的正确数据格式，调用sklearn库提供的PCA接口对处理后的数组进行主成分分析，将原本的三维数据投影到一维特征上，去除图像冗余信息，将原本的多波段栅格数据影像转换为单波段的灰度图像。5.根据权利要求1所述的一种遥感影像变化识别方法，其特征在于，对所述差值图像进行主成分分析包括：提取所述差值图像的特征向量，构建差值图像的特征向量数据集，作为主成分分析的数据集，调用sklearn的PCA接口对数据集执行均值归一化后确定其协方差矩阵，计算协方差矩阵的特征向量和特征值，特征向量按照特征值的降序排序；为差值图像的每个像素构造向量，构成差值图像的特征向量空间，将差值图像的特征向量空间投影到特征向量上。6.根据权利要求5所述的一种遥感影像变化识别方法，其特征在于，对分析后的所述差值图像进行聚类分析包括：对投影后的差值图像的特征向量空间进行k
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means算法聚类，在聚类的过程中，设置聚类中心数，随机选取相...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立生，曹亮，吕平，柴政，邱议文，黄亚辉，
申请(专利权)人：新疆生产建设兵团林业和草原工作总站新疆生产建设兵团林业和草原有害生物防治检疫中心，
类型：发明
国别省市：