【技术实现步骤摘要】
一种遥感瓦片数据的变化检测方法和装置
[0001]本专利技术涉及变化检测的
，尤其是涉及一种遥感瓦片数据的变化检测方法和装置。
技术介绍
[0002]变化检测是遥感领域的重要技术方法，对于耕地、建筑、道路、园林等地物的变化情况监测提供了重要的技术手段。传统变化检测方法依赖于人工目视判读，即同时观察比对前后时相影像的像素变化来获取地物变化信息，但是这种手段效率低下，受到操作员经验的限制。依托于计算机技术，通过算法编程实现自动化的变化检测逐渐成为了主流的方法。一些学者采用前后时相影像做差，通过差异信息来检测变化，但是检测结果的噪声严重，且受到季相、成像条件的影响，伪变化情况同样严重。随着机器学习算法的发展，一些比较热门的算法，比如支持向量机（SVM），随机森林（RF），人工神经网络（ANN），深度学习（DL）等算法大量地投入到变化检测当中，这些算法通过自主学习变化样本的信息来构建变化检测的模型，自动化程度较高，但是由于样本的数量、影像分辨率、地域与时相限制，模型的泛化能力常常难以满足应用的需求。
[0003]另一方...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种遥感瓦片数据的变化检测方法，其特征在于，包括：获取预设变化类别的样本遥感瓦片数据对，并为目标区域添加标注矢量，其中，所述目标区域为所述样本遥感瓦片数据对对应的区域中的地物类别发生变化区域，所述标注矢量用于表征所述目标区域的范围和所述目标区域对应的预设变化类别；基于所述样本遥感瓦片数据对和所述标注矢量，确定出所述目标区域对应的目标参数，其中，所述目标参数包括：几何特征和相对颜色特征；基于所述目标参数构建训练集，并利用所述训练集对预设随机森林模型进行训练，得到目标随机森林模型；在获取到待检测遥感瓦片数据对之后，利用所述目标随机森林模型和所述待检测遥感瓦片数据对，确定出所述待检测遥感瓦片数据对对应的区域中变化区域对应的变化类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感瓦片数据对包含前时相遥感瓦片数据和后时相遥感瓦片数据，为目标区域添加标注矢量，包括：分别对所述前时相遥感瓦片数据和所述后时相遥感瓦片数据进行预处理，得到目标前时相遥感瓦片数据和目标后时相遥感瓦片数据，其中，所述预处理包括：空间参考系统一致化处理，配准处理和重采样处理；基于主成分分析算法，确定出所述目标前时相遥感瓦片数据和所述目标后时相遥感瓦片数据之间差异影像；对所述差异影像依次进行阈值分割处理、形态学处理和矢量化处理，得到所述标注矢量；为所述目标区域添加所述标注矢量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述样本遥感瓦片数据对和所述标注矢量，确定出所述目标区域对应的目标参数，包括：确定出所述标注矢量与所述前时相遥感瓦片数据之间的第一重叠区域，以及确定出所述标注矢量与所述后时相遥感瓦片数据之间的第二重叠区域；基于QuickShift分割算法，对所述第二重叠区域进行分割，得到分割掩膜；基于所述分割掩膜、所述第一重叠区域和所述第二重叠区域，计算出所述目标区域对应的目标参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述分割掩膜、所述第一重叠区域和所述第二重叠区域，计算出所述目标区域对应的目标参数，包括：确定出所述分割掩膜中的中间区域，其中，所述中间区域为所述分割掩膜中大于1的区域；确定出所述中间区域与所述第一重叠区域之间的第三重叠区域，以及确定出所述中间区域与所述第二重叠区域之间的第四重叠区域；计算出所述中间区域的目标参数，其中，所述目标参数包括：所述中间区域的面积与所述中间区域的外接矩形的面积的比值，所述中间区域的外接矩形长宽比；计算出所述第三重叠区域和所述第四重叠区域之间预设波段的均值和标准差；将所述目标参数、所述均值和所述标准差，确定为所述目标区域对应的目标参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述目标随机森林模型和所述待检测遥感瓦片数据对，确定出所述待检测遥感瓦片数据对对应的区域中变化区域对应的变化类<...
【专利技术属性】
技术研发人员：容俊，王宇翔，田静国，屈洋旭，范磊，黄非，关元秀，王硕，殷慧，黄贝贝，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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