一种基于土地利用数据库的遥感影像变化检测方法[发明专利]

*CN1032799A*

(10)申请公布号(10)申请公布号 CN 1032799 A(43)申请公布日 2013.09.04

(12)发明专利申请

(21)申请号 2013101344.7(22)申请日 2013.05.21

(71)申请人武汉中测晟图遥感技术有限公司

地址430200 湖北省武汉市江夏区武大科技

园武大园二路武大航域D3栋(72)发明人黄蓉 宁欢 王帅(51)Int.Cl.

G06T 7/00(2006.01)G06T 7/60(2006.01)G06T 5/00(2006.01)

权利要求书1页 说明书3页 附图1页权利要求书1页 说明书3页 附图1页

()发明名称

一种基于土地利用数据库的遥感影像变化检测方法(57)摘要

本发明属于遥感影像变化检测领域。为适应国家土地变更调查的需要，快速内业提取新增建设用地，提出了一种基于土地利用数据库的遥感影像变化检测方法。本发明的技术方案，利用土地利用数据库，将土地利用数据库的边界作为面向对象分割的一种分割结果，提高分割精度；将其中地类图斑数据的特征值作为各类地物的样本统计经验值，为特征影像差值提供阈值；将基于像素和面向特定目标的检测方法相结合，提出一种真彩色影像中提取绿色植被覆盖区域的方法，辅助判断地类属性，提高变化检测的精确度；根据频域中影像的能量分布特点，提出了一种自适应精准提取影像细节特征的方法，根据细节特征快速提取建筑用地。CN 1032799 ACN 1032799 A

权 利 要 求 书

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1.一种将土地利用数据库和基于像元特征影像差值法相结合的米级分辨率真彩色影像变化检测方法，其特征在于包含以下步骤：

步骤1，根据土地利用数据库，计算不同地类的特征经验值；步骤2，利用傅里叶变换，计算前后时相影像的特征影像，其特征在于，对每幅影像进行以下步骤，

步骤2.1 影像傅里叶正变换，将影像转换到频域内；步骤2.2 在频域内对影像高频滤波，利用Butterworth高通滤波器，提取影像的高频特征，再对影像傅里叶逆变换到空间域中；

步骤3，对后时相影像提取出绿色覆盖区域，确定为非变化区域；步骤4，对两幅影像差值，再根据步骤1中计算的各地类统计经验值，排除掉三类变化区域：变化前为建筑区域、变化后为植被覆盖区域、变化后为水域。

2.一种自适应截止频率获取影像高频信息，以生成细节特征影像的方法，其特征在于：常见的高通滤波器截止频率都要人工经验值给定，而本发明中的频率截止频率是根据不同影像本身的信息特点自适应求取，具体包括以下步骤：

步骤2.1 利用傅里叶变换将空间域影像变换到频率域中；

步骤2.2 在频率域影像从中心到边缘频率不断增加的情况下，以影像中心为原点，向外扩散半径并计算圆内能量占整幅影像的能量百分比，达到92%时的半径即为高通滤波截止频率。

3.一种对真彩色影像提取绿色覆盖地的方法，其特征包括以下几个步骤：步骤3.1，将真彩色影像从RGB颜色空间变换到HSV颜色空间；步骤3.2，将HSV空间中的H分量和S分量差值，设定阈值为0，大于阈值的像素覆盖区为植被，否则为其它地类。

4.一种利用土地利用数据库计算不同地类特征经验值的方法，其特征在于包含以下步骤：

步骤4.1，利用土地利用图斑数据库和同一时期的遥感影像，根据土地图斑利用图斑边界裁剪影像；

步骤4.2，以每个图斑影像为单位，计算所有图斑影像的特征值，包括灰度均值、方差等；

步骤4.3，根据土地利用数据库中的图斑地类属性，计算每种地类的灰度均值、方差统计值及其他特征值。

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说 明 书

一种基于土地利用数据库的遥感影像变化检测方法

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技术领域

本发明属于遥感影像变化检测领域，特别涉及基于土地利用数据库的遥感影像变

化检测方法。

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背景技术

根据国家《土地调查管理》规定，国家每年进行土地变更调查。土地变更调查是重

要的国情国力调查，是实施国土资源规划、管理、保护与合理利用的有效依据，是编制国民经济和社会发展规划、有关专项规划的基础。目前土地变更调查的主流方法，仍是内业人工比较两幅影像的变化部分再将其勾勒，最后外业调查补绘。针对人工变化检测工作量庞大，工作周期长的特点，将自动变化检测技术应用到土地变更中非常迫切。

[0002]

发明内容

针对国土部门土地变更调查中人工检测变化区域工作量大的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于土地利用数据库的快速且精准的变化检测方法，提高土地调查变更的变化检测效率。

[0004] 为实现上述目的，本发明的变化检测，以土地利用数据库为基础，将基于像素的变化检测和基于特定目标的变化检测相结合，得出最终的变化检测结果。其特征在于，提供了影像预处理模块，包括影像去噪和相对辐射校正；提供了基于像素的变化检测模块，对前后时相影像提取特征值，并利用差值法变化检测；提供了基于部分特定目标的变化检测模块，具体包括植被、云等地物的提取；提供了变化检测精度检验模块。[0005] 影像预处理模块，包括影像去噪和相对辐射校正。两者都以小波变换为工具，再在小波域内处理影像。其中，影像去噪采用小波域分解影像，然后对影像高频部分采用软阈值去噪处理。相对辐射校正，对小波分解后的两幅影像低频部分直方图匹配，使两幅影像的灰度分布大致相同。

[0006] 基于像素的变化检测模块。本发明采用特征影像差值法，针对米级分辨率遥感影像中单栋建筑物所占像素个数少、建筑物与周围环境亮度反差大、建筑物本身亮度比较大且亮度均匀等特点，采用傅里叶变换提取影像的高频特征，则绝大部分建筑物都被提取出来，再对两幅傅里叶特征影像差值，差值影像再设定合适的经验阈值，得出初步的变化检测结果，最后利用影像形态学处理，尤其是通过计算变化影像的轮廓，利用轮廓能快速计算图块面积的特点，删除小于土地调查上图面积的变化图块，最终能快速得出变化检测结果。[0007] 基于特定目标的变化检测模块，能有效检测出影像中的高云团，并能精确检测出植被覆盖区域。将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，利用H分量设定阈值，并用一定的填补影像漏洞策略，能有效检测出高云团区域，确定变化检测的无效区域。将H分量和S分量差值，差值后影像植被和其他地类的灰度相差很大。因此，通过设定零阈值，就能在可见光范围内很精确的提取植被覆盖区域。此模块的变化检测结果为最终的变化检测结果提供有力的参考证据。

[0003]

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说 明 书

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精度检验模块，根据检测的变化图块的特征，比较其与各地类的特征，计算出图块

属于各地类的概率，并通过这些概率计算出检测此变化图块的置信度。

附图说明

[0009] 图1为整个变化检测的流程。

具体实施方式

[0010] 本发明提出的基于土地利用数据库的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包含影像预处理模块，具体包含影像去噪和相对辐射校正。[0011] 步骤1，利用小波分解技术和软阈值处理技术，通过提取影像高频信息，在高频部分去噪处理，小波分解去噪包括以下几个步骤，

步骤1.1 原始影像利用提升小波分解；步骤1.2 根据设定的分解层数，对分解后的每层影像求阈值；步骤1.3 根据每层影像的阈值，对每层影像分别阈值；步骤1.4 对阈值后影像小波恢复，得到最终的去噪影像。[0012] 步骤2，利用小波分解技术和直方图匹配技术，通过对影像低频部分相对直方图匹配，再小波恢复。对影像直方图匹配，分为以下几个步骤，

步骤2.1 分别求取两幅影像的直方图；

步骤2.2 求两幅影像的累积直方图概率密度；步骤2.3 以被匹配影像为标准，对每个被匹配影像的灰度累积概率值，查找待匹配影像中累积概率密度与其差值最小的灰度值，并改变其灰度为被匹配影像的灰度。[0013] 步骤3 对预处理后的影像，进行云检测和植被覆盖区域提取，对检测出云的区域，变化检测时考虑为无效区域，无法检测；对检测被植被覆盖的区域，以此为标准确定相应图块的地类属性。具体的实现步骤如下，

步骤3.1 将影像RGB空间转换为HSV空间，具体的转换公式为

步骤3.2 将HSV空间的H分量和S分量差值，获取差值影像；步骤3.3 对差值影像阈值，阈值设定为0即可，大于阈值的像素为植被覆盖区域；步骤3.4 对H分量设定阈值，并利用形态学中值滤波、开闭运算、填补漏洞等方法，检测出高云覆盖区域。

[0014] 步骤4 对预处理后的影像，进行基于像素的变化检测。基于像素的变化检测，包括提取原始影像的特征信息，再通过特征信息差值提取变化信息。具体包括以下步骤，

步骤4.1 对原始影像傅里叶变换，再采用Butterworth高通滤波函数，提取影像的高频信息。高通滤波的滤波截止频率根据频域内影像的能量百分比来确定。根据影像由空间域变换为频率域后，影像能量由中心向四周、频率由低频逐渐变换为高频、影像中低频信息占绝大多数的特点，以频域影像中心点为原点，计算一定半径范围内的影像能量百分比，确定能量达到总能量92%时的圆的半径对应为截止频率；

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说 明 书

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步骤4.2 对提取的高频信息差值，再选取合适的阈值，得出初步的变换检测结果。阈值的选取由土地利用数据库裁剪影像，再计算各种地类影像块的灰度和其他特征统计信息确定；

步骤4.3 根据土地变更调查的要求，结合经验阈值，删除不符合要求的检测区域。不符合要求的检测区域包括：变化为绿色植被的区域，变化为水域的区域，变化前为建筑物的区域。

[0015] 步骤5 根据检测的变化图块的特征，比较其与各地类的特征，计算出图块属于各地类的概率，并通过这些概率计算出检测此变化图块的置信度。

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说 明 书 附 图

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图1

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