联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，属于图像变化检测技术领域，目的是解决现有图像变化检测方法缺乏对地物语义信息的考虑，对噪声比较敏感，且处理效率低的问题。包括：S1：根据同一地理区域不同时间拍摄的第一时相遥感图像和第二时相遥感图像，利用L<subgt;2,1</subgt;‑DNMF模型，生成差分增强的差异特征矩阵；S2：对所述差分增强的差异特征矩阵进行聚类，得到二值变化结果；S3：将所述二值变化结果作为联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测结果输出。本发明专利技术能够在亚像素级检测细微的变化，提高了变化检测性能和变化检测效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像变化检测，具体涉及一种联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法。

技术介绍

1、随着遥感技术的飞速发展，遥感图像更有利于我们获取更加丰富的地物信息。准确分析这些信息，对于认识人口快速增长和城市化对资源环境的影响具有重要意义。变化检测是观测地表变化的一种有效工具，它通过比较同一场景下不同时间获取的一组图像来识别区域地表的差异。高光谱图像包含了丰富的光谱信息，可以用来区分光谱相似的地物，因此成为变化检测的主要数据源。高光谱图像变化检测已成为遥感图像处理中最活跃的研究课题之一，并已广泛应用于许多应用领域，如土地覆盖变化，环境监测和自然灾害评估等。

2、在过去几十年中，许多优秀的思想已被应用于变化检测，并取得了良好的效果。然而，在实际应用中仍存在一些缺陷。其中一些方法直接使用差分计算来获取变化向量，在差分结果上，使用代数计算或特征提取等方法来提取差异特征，从而表示变化的强度。虽然这些方法可以快速得到结果，但通常只关注波段之间的差异，缺乏对地物语义信息的考虑。此外，它们对噪声比较敏感，需要高质量的输入数据。这些缺陷都会限制变化检本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述S1包括：

3.根据权利要求2所述的联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述步骤S11中，所述第一时相观测矩阵和/或所述第二时相观测矩阵为二维矩阵，所述二维矩阵的二维分别为波段个数和图像的像素点数。

4.根据权利要求2所述的联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述S12中，所述L2,1-DNMF模型的目标函数为：p>

5.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求2所述的联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述步骤s11中，所述第一时相观测矩阵和/或所述第二时相观测矩阵为二维矩阵，所述二维矩阵的二维分别为波段个数和图像的像素点数。

4.根据权利要求2所述的联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述s12中，所述l2,1-dnmf模型的目标函数为：

5.根据权利要求2所述的联合稀疏约束的双非负矩阵分解遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述s14包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：邓阳君，李梦婷，王伟业，曾光，朱幸辉，谭泗桥，龙陈锋，
申请(专利权)人：湖南农业大学，
类型：发明
国别省市：

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