【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感影像处理
，尤其涉及一种。
技术介绍
人类活动对地球表面环境造成了巨大影响，这种影响体现在环境变化、城市发展等各个方面。因此，实时精确地获取地球地表覆盖的变化情况对于环境监测和资源管理意义重大(Lu, D.，P.Mausel, E.Brondizio and E.Moran (2004). Change detectiontechniques. International Journal of Remote Sensing25(12):2365-2401.X变化检测是指通过对同一地区不同时间的地物分布情况进行观测来确定地表变化(Singh, A.(1989). Review Article Digital change detectiontechniques using remotely-sensed data. International Journal of RemoteSensinglO (6):989-1003.)。遥感影像能够长期提供较大范围的地表信息，在变化检测中有着重要的应用。目前遥感影像变化检测已经广泛应用于土...
【技术保护点】
基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法，其特征在于：将多时相遥感影像X和Y分别读入大小为N×P的矩阵X和Y中，矩阵中各元素为各波段对应的像素辐射值，N为多时相遥感影像的波段数，P为多时相遥感影像的像素数，基于矩阵X和矩阵Y对多时相遥感影像X和Y进行如下操作：步骤1，获取多时相遥感影像X和Y各波段的像素辐射值均值和像素辐射值标准差；步骤2，根据各波段的像素辐射值均值和像素辐射值标准差标准化多时相遥感影像X和Y；步骤3，基于标准化的多时相遥感影像X和Y获取多时相遥感影像X和Y的差值影像的协方差矩阵A、以及多时相遥感影像X和Y的协方差矩阵的和矩阵B；步骤4，求解矩阵A相对矩阵B的广...
【技术特征摘要】
1.基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法，其特征在于: 将多时相遥感影像X和Y分别读入大小为NXP的矩阵X和Y中，矩阵中各元素为各波段对应的像素辐射值，N为多时相遥感影像的波段数，P为多时相遥感影像的像素数，基于矩阵X和矩阵Y对多时相遥感影像X和Y进行如下操作: 步骤1，获取多时相遥感影像X和Y各波段的像素辐射值均值和像素辐射值标准差；步骤2，根据各波段的像素辐射值均值和像素辐射值标准差标准化多时相遥感影像X和Y; 步骤3，基于标准化的多时相遥感影像X和Y获取多时相遥感影像X和Y的差值影像的协方差矩阵A、以及多时相遥感影像X和Y的协方差矩阵的和矩阵B ； 步骤4，求解矩阵A相对矩阵B的广义特征值及广义特征值对应的特征向量，按照广义特征值大小对对应的特征向量进行排序，获得有序的特征向量矩阵，其中，将广义特征值从小到大排序，排序为j的广义特征值为第j个波段的广义特征值； 步骤5，采用有序的特征向量矩阵，将标准化的多时相遥感影像X和Y投影到特征空间，并获得多时相遥感影像X和Y各波段的特征差值； 步骤6，根据各波段的特征差值和广义特征值，获得各像素点的卡方距离，并根据像素点的卡方距离获得多时相遥感影像X和Y的变化检测结果。2.如权利要求1所述的基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法，其特征在于: 步骤2具体为: 采用公式' <img/标准化多时相遥感影像，其中，是多时相遥感影像第i个像素第j个波段的标准化像素辐射值；<+是多时相遥感影像第i个像素第j个波段的像素辐射值是多时相遥感影像第j个波段的像素辐射值均值；crX,是多时相遥感影像第j个波段的像素辐射值标准差。3.如权利要求1所述的基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法，其特征在于: 步骤3中所述多时相遥感影像X和Y的差值影像的协方差矩阵A为: 4.如权利要求1所述的基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法，其特征在于:步骤5具体为: 将有序的特征向量矩阵分别与标准化多时相遥感影像X和Y相乘，并将相乘后所得矩阵各对应元素分别相减，得到多时相遥感影像X和Y的特征差值影像。5.如权利要求1所述的基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法，其特征在于: 所述的像素点的卡方距离 6.如权利要求1所述的基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法，其特征在于: 所述的根据像素点的卡方距离获得多时相遥感影像X和Y的变化检测结果，具体为:判断像素点...
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