一种基于像元变化检测的估测算法优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于像元变化检测的估测算法优化方法及装置，该方法包括：获取目标地表区域的多个时间段的训练样本影像；基于像元变化识别算法模型，从所述多个时间段的训练样本影像中识别出稳定像元和变化待测像元；基于像元变化期检测算法模型，从所述变化待测像元中检测出相对稳定像元和变化像元；将所有所述稳定像元和所述相对稳定像元的波段反射率信息和对应的稳定时间段进行聚合，以得到稳定训练数据库；将同一变化时间段的所有所述变化像元的波段反射率信息进行聚合，以得到变化训练数据库

【技术实现步骤摘要】
一种基于像元变化检测的估测算法优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及遥感数据处理
，尤其涉及一种基于像元变化检测的估测算法优化方法及装置
。

技术介绍

[0002]随着人口大量聚集，城市建设用地快速扩张，导致陆地地表产生了显著变化
。
这一过程对城市环境产生了显著影响
。
城市区域的地理空间格局复杂且高度异质
。
传统的遥感影像监测与分析方法难以满足快速城市化区域的环境监测需要
。
[0003]不透水面是城市区域典型的土地覆盖类型，也是城市生态环境的关键指标，为监测分析城市化及其生态环境效应提供了不可替代的亚像元级别的研究视角
。
精确
、
高效的遥感影像信息提取方法是不透水面相关研究的基础，近年来受到众多研究者的持续关注
。
但在现有多时序监测研究中，亚像元方法本身的系统误差和随机误差累积产生复合误差，往往导致监测结果在时间一致性
、
时间分辨率等方面受到较大影响，难以准确反映地表变化的真实过程...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于像元变化检测的估测算法优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标地表区域的多个时间段的训练样本影像；基于像元变化识别算法模型，从所述多个时间段的训练样本影像中识别出稳定像元和变化待测像元；基于像元变化期检测算法模型，从所述变化待测像元中检测出相对稳定像元和变化像元；将所有所述稳定像元和所述相对稳定像元的波段反射率信息和对应的稳定时间段进行聚合，以得到稳定训练数据库；所述稳定训练数据库用于训练用于估测所述稳定时间段的所述目标地表区域的不透水密度参数的估测算法模型；将同一变化时间段的所有所述变化像元的波段反射率信息进行聚合，以得到变化训练数据库；所述变化训练数据库用于训练用于估测对应的所述变化时间段的所述目标地表区域的不透水密度参数的估测算法模型
。2.
根据权利要求1所述的基于像元变化检测的估测算法优化方法，其特征在于，所述基于像元变化识别算法模型，从所述多个时间段的训练样本影像中识别出稳定像元和变化待测像元，包括：将所述多个时间段的训练样本影像输入至训练好的稳定像元识别机器学习模型中，以得到识别出的稳定像元；所述稳定像元识别机器学习模型通过包括有多个训练影像和对应的目测变化标注的训练数据集训练得到；将所述训练样本影像中除所述稳定像元外的确定为变化待测像元
。3.
根据权利要求1所述的基于像元变化检测的估测算法优化方法，其特征在于，所述基于像元变化期检测算法模型，从所述变化待测像元中检测出相对稳定像元和变化像元，包括：对于任一所述变化待测像元，计算该变化待测像元的遥感指数参数；判断该变化待测像元的所述遥感指数参数是否在预设的时间段周期内出现变化；若没有，则将该变化待测像元确定为相对稳定像元；若有，则确定该变化待测像元在所述时间段周期内的变化期数量；根据所述变化期数量，和预设的土地覆盖类型变化检测方法，确定该变化待测像元为相对稳定像元或变化像元
。4.
根据权利要求3所述的基于像元变化检测的估测算法优化方法，其特征在于，所述计算该变化待测像元的遥感指数参数，包括：计算该变化待测像元的
NDISI
指数；计算该变化待测像元的缨帽变换的绿度分量；将该变化待测像元的所述
NDISI
指数和所述绿度分量进行归一化处理，得到该变化待测像元的遥感指数参数
。5.
根据权利要求4所述的基于像元变化检测的估测算法优化方法，其特征在于，所述判断该变化待测像元的所述遥感指数参数是否在预设的时间段周期内出现变化，包括：将所述遥感指数参数分为多个级别；判断该变化待测像元在预设的时间段周...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琎，文雅，赵耀龙，徐涛，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：