基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法及装置制造方法及图纸

技术编号:38948337 阅读:23 留言:0更新日期:2023-09-25 09:44
本申请公开了一种基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法及装置。其中,所述方法包括:利用最小生成树图像分割方法对不同时相的卫星影像数据进行分割;利用基于对象特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果;根据所述分割检测结果确定输电线路通道变化检测结果。本申请通过最小生成树图像分割方法对卫星影像数据进行分割,结合基于对象特征的变化检测方法,提高了输电线路通道变化检测的准确度。道变化检测的准确度。道变化检测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法及装置


[0001]本申请涉及遥感卫星
,尤其涉及一种基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法及装置。

技术介绍

[0002]针对基于遥感卫星数据的输电线路通道变化检测,最常见的方法有直接比较法和分类后比较法。直接比较法是通过对影像进行指数计算或变换再进行比较,直接表达并检测出变化;该方法虽然操作简单但无法确定变化类别。分类后比较法虽然能够确定变化类别,但需要结合监督学习方法选择感兴趣区域进行像素级的多时相比较分类,其过程繁琐,效率低下,且分类结果精度也无法保证。
[0003]由于遥感影像中的数据冗余和“椒盐噪声”的现象,随后又提出了面向对象分类的方法,它以图像分割后产生的对象为单元,考虑对象的光谱、几何、纹理等特征,提高了分类结果的精度,但该方法需要引入影像分割算法,其影像分割的尺度往往难以选择,其次在特征提取过程中需要采用决策树、支持向量机等分类器,在训练分类器时不仅操作复杂,且分类精度无法保证,因此该方法并不具有普适性。
[0004]考虑基于深度学习的方法具有更强的泛化和特征表达能力,随后又提出了将其应用于遥感影像的分类方法中,例如采用卷积神经网络、生成式对抗网络等进行分类。然而高分辨率遥感影像语义分割数据集数量少,地物类别少,因此训练出的神经网络模型无法满足遥感分类需求。

技术实现思路

[0005]为了解决上述提出的至少一个技术问题,本申请提供一种基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法及装置,以提高输电线路通道变化检测结果的准确度。
[0006]第一方面,提供了一种基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法,所述方法包括:利用最小生成树图像分割方法对不同时相的卫星影像数据进行分割;利用基于对象特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果;根据所述分割检测结果确定输电线路通道变化检测结果。
[0007]在该种可能实施的方式中,通过最小生成树图像分割方法对卫星影像数据进行分割,结合基于对象特征的变化检测方法,提高了输电线路通道变化检测的准确度。
[0008]在一种可能实施的方式中,所述利用基于对象特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果,包括:分别利用基于对象特征的变化检测方法包括分类后变化检测方法、基于类内特征的变化检测方法以及基于光谱多因子特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果。
[0009]在该种可能实施的方式中,考虑到基于单一方法的土地利用/覆盖变化检测的检
测结果中容易出现漏检和虚检,因此该方式中,为提高检测结果的准确率和减少漏检率,采用多种变化检测结果组合的决策,融合结果作为最终的变化检测结果,进一步提高检测结果的准确率。
[0010]在一种可能实施的方式中,所述根据所述分割检测结果确定输电线路通道变化检测结果,包括:根据多策略组合投票法对所述分割检测结果进行处理,根据处理后的分割检测结果确定所述输电线路通道变化检测结果。
[0011]基于多种检测方法下的检测结果,若要得到一个最终的结果,通常需要对这些检测结果进行融合。在该种可能实施的方式中,主要采用利用多策略组合投票法来进行融合,以确定最终的检测结果。如此,可以降低单一检测方法带来的错误率,从而进一步提高检测结果的准确率。
[0012]在一种可能实施的方式中,所述分类后变化检测方法采用基于支持向量机的影像分类方法。
[0013]在该种可能实施的方式中,优先采用基于支持向量机的影像分类方法,该方法在处理针对于小样本、非线性以及高维的模式分类等相关应用中可以保持较高精度,因此有助于将不同时相影像分类结果进行对比,得到较为准确的地物类型的变化检测结果。
[0014]在一种可能实施的方式中,所述在所述利用最小生成树图像分割方法对不同时相的卫星影像数据进行分割之前,还包括:将不同时相的卫星影像数据进行波段组合;对波段组合后的影像数据进行主成分分析,保留预设数量的影像特征。
[0015]在该种可能实施的方式中,通过将不同时相的卫星影像数据进行波段组合,进而可以采用多时相组合分割方式,相较于传统的多时相分别分割方式,其得到的变化轮廓更接近真实变化轮廓,精度更高,同时通过主成分分析后保留预设数量的影像特征,剔除冗余数据,能够大大提高分割效率。
[0016]在一种可能实施的方式中,在所述将不同时相的卫星影像数据进行波段组合之前,还包括:对不同时相的卫星影像数据进行基于RPC模型的几何校正;对几何校正后的不同时相的卫星影像数据进行几何配准。
[0017]针对两个时相影像的精确配准是保证变化检测精度的前提之一,影像配准精度将直接影像变化检测的准确性。因此在该种可能实施的方式中,基于RPC模型的几何校正方法对不同时相高分卫星影像数据进行精确配准,保证二者分辨率基本一致,进一步保证了检测结果的准确度。
[0018]在一种可能实施的方式中,在所述利用最小生成树图像分割方法对不同时相的卫星影像数据进行分割时,包括:根据不同的波段权值组合以及波段权重确定边权函数;采用半自动交互式参数选择方法确定最终的分割结果。
[0019]在该种可能实施的方式中,通过边权函数和半自动交互式参数选择方法,有利于获取更优的分割结果,以提高最终变化检测结果的准确度。
[0020]第二方面,提供了一种基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测装置,所述装
置包括:影像分割单元,用于利用最小生成树图像分割方法对不同时相的卫星影像数据进行分割;变化检测单元,用于利用基于对象特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果;根据所述分割检测结果确定输电线路通道变化检测结果。
[0021]第三方面,提供了一种电子设备,包括:处理器、发送装置、输入装置、输出装置和存储器,所述存储器用于存储计算机程序代码,所述计算机程序代码包括计算机指令,当所述处理器执行所述计算机指令时,所述电子设备执行如上述第一方面及其任意一种可能实现的方式的方法。
[0022]第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行如上述第一方面及其任意一种可能实现的方式的方法。
[0023]应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,而非限制本公开。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本申请实施例或
技术介绍
中的技术方案,下面将对本申请实施例或
技术介绍
中所需要使用的附图进行说明。
[0025]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,这些附图示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
[0026]图1为本申请实施例提供的一种基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法的流程示意图;图2为本申请实施例提供的收集不同时相的高分卫星影像数据;图3为本申请实施例提供的前后时相影像配准后的结果本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法,其特征在于,所述方法包括:利用最小生成树图像分割方法对不同时相的卫星影像数据进行分割;利用基于对象特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果;根据所述分割检测结果确定输电线路通道变化检测结果。2.根据权利要求1所述的基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法,其特征在于,所述利用基于对象特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果,包括:分别利用基于对象特征的变化检测方法包括分类后变化检测方法、基于类内特征的变化检测方法以及基于光谱多因子特征的变化检测方法对分割后的结果进行检测,生成分割检测结果。3.根据权利要求2所述的基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法,其特征在于,所述根据所述分割检测结果确定输电线路通道变化检测结果,包括:根据多策略组合投票法对所述分割检测结果进行处理,根据处理后的分割检测结果确定所述输电线路通道变化检测结果。4.根据权利要求2所述的基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法,其特征在于,所述分类后变化检测方法采用基于支持向量机的影像分类方法。5.根据权利要求1所述的基于卫星影像数据的输电线路通道变化检测方法,其特征在于,在所述利用最小生成树图像分割方法对不同时相的卫星影像数据进行分割之前,还包括:将不同时相的卫星影像数据进行波段组合;对波段组合后的影像数据进行主成分分析,保留预设数量的影像特征。6.根据权利要求5所述的基于卫星影像数据的输电线路通道...

【专利技术属性】
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申请(专利权)人:国网浙江省电力有限公司电力科学研究院中国电力科学研究院有限公司
类型:发明
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