遙感影像模糊聚類(lèi)的波段修正變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于攝影測(cè)量與遙感影像應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種遙感影像模糊聚類(lèi) 的波段修正變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 遙感影像變化檢測(cè)是通過(guò)分析同一地區(qū)不同時(shí)相的遙感圖像，檢測(cè)該地區(qū)的地物 隨時(shí)間變化的信息。隨著航空航天技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)W實(shí)時(shí)、快速、覆蓋范圍 廣、高時(shí)空分辨率等特點(diǎn)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。如何有效地提取海量數(shù)據(jù)中的變化信息， 并用于環(huán)境、農(nóng)業(yè)、生態(tài)系統(tǒng)W及人類(lèi)面臨的各種自然災(zāi)害的預(yù)防，已經(jīng)成為目前遙感應(yīng)用 研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者相繼開(kāi)展了許多變化檢測(cè)的理論研究與系統(tǒng) 開(kāi)發(fā)工作，并取得一系列成果。
[0003] 目前，常用的遙感影像變化檢測(cè)方法有直接比較法和分類(lèi)后比較法，前者操作簡(jiǎn) 單速度快，但只能定量描述目標(biāo)區(qū)是否發(fā)生變化，很難確定變化性質(zhì)。后者可提供變化類(lèi)型 信息，但檢測(cè)精度受到單獨(dú)分類(lèi)的誤差傳播影響。中高分辨率遙感影像存在混合像元的現(xiàn) 象，用傳統(tǒng)"硬"分類(lèi)法無(wú)法獲得較高的精度，而模糊C均值聚類(lèi)（FCM)是一種軟聚類(lèi)算法， 利用隸屬度使類(lèi)與類(lèi)之間沒(méi)有明顯界限，用來(lái)處理混合像元行之有效，但存在過(guò)分依賴(lài)初 始聚類(lèi)中屯、、類(lèi)別數(shù)難W自動(dòng)確定、對(duì)孤立點(diǎn)噪聲數(shù)據(jù)敏感等缺陷。
[0004] 文中設(shè)及如下參考文獻(xiàn)：
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【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種高實(shí)時(shí)性、高檢測(cè)精度、高自動(dòng)化 程度的遙感影像模糊聚類(lèi)的波段修正變化檢測(cè)方法。
[0012] 本發(fā)明將模糊聚類(lèi)的思想引入遙感影像變化檢測(cè)中，在利用改進(jìn)FCM進(jìn)行分類(lèi)處 理基礎(chǔ)上，采用一種單波段對(duì)比滴權(quán)修正多波段聯(lián)合互信息量的波段修正法來(lái)提高變化檢 測(cè)精度。
[0013] 本發(fā)明主要包括兩大階段，第一階段；單波段對(duì)比滴權(quán)修正多波段聯(lián)合互信息量； 第二階段：利用改進(jìn)的模糊C均值聚類(lèi)法對(duì)修正影像進(jìn)行變化檢測(cè)。
[0014] 第一階段，由于直接比較法中常用的比值法能增強(qiáng)變化信息、抑制背景信息，但有 時(shí)會(huì)過(guò)于夸大部分變化；差值法直接且便于操作，但不能完全反應(yīng)出地物福射能量的變化。 考慮到比值法和差值法各自的優(yōu)勢(shì)及存在的局限性，本發(fā)明在差值和比值影像乘積變換融 合的基礎(chǔ)上，采用一種新的復(fù)合法構(gòu)造差異影像，為后續(xù)的變化檢測(cè)提供數(shù)據(jù)源。該復(fù)合法 引入偏差因子，對(duì)灰度層級(jí)有調(diào)整作用，能增強(qiáng)差異影像的振幅及結(jié)構(gòu)信息，更有利于變化 檢測(cè)。此外，由于遙感影像分辨率的不斷提高，地物在多波段影像的不同通道存在波段間的 敏感性差異，給變化檢測(cè)帶來(lái)虛檢、漏檢等影響。本發(fā)明綜合考慮各個(gè)波段對(duì)變化檢測(cè)的貢 獻(xiàn)度，采用鄰域滴權(quán)法對(duì)單波段差異影像進(jìn)行調(diào)權(quán)處理。信息滴度量某隨機(jī)事件包含的信 息量，該波段像元的鄰域信息量越大或不確定性越高，該波段對(duì)應(yīng)的權(quán)值越大、對(duì)變化檢測(cè) 的貝獻(xiàn)度也越大。
[0015] 另一方面，為了綜合利用單波段與多波段豐富的光譜及空間結(jié)構(gòu)信息，且有效降 低由于不同傳感器或不同時(shí)相影像存在的地理和散射差異（灰度層級(jí)整體偏離）導(dǎo)致對(duì)分 類(lèi)和變化檢測(cè)的影響，本發(fā)明W兩個(gè)時(shí)相的多波段影像的像元點(diǎn)對(duì)為基礎(chǔ)，計(jì)算鄰域互信 息量作為多波段聯(lián)合處理結(jié)果?；バ畔⒘炕谝粚?duì)像元灰度值的統(tǒng)計(jì)特征，不需要選擇基 準(zhǔn)點(diǎn)或提取圖像的紋理特征，且不必考慮圖像中的灰度值的線性關(guān)系，因此在兩圖像相似 度的比較及變化信息的檢測(cè)上具有更大的靈活度和準(zhǔn)確性。目前常用的MI(互信息量）類(lèi) 型包括歸一化互信息量醒I、圖像梯度互信息量GMI、區(qū)域互信息量RMI。傳統(tǒng)的鄰域互信息 量雖然W鄰域?yàn)榛A(chǔ)，但目的是尋找最優(yōu)的配準(zhǔn)變換參數(shù)，使兩幅圖像間的互信息最大，屬 于整圖幅范圍影像配準(zhǔn)范疇。而變化檢測(cè)往往發(fā)生在某些像元或小區(qū)域，變化的程度與像 元點(diǎn)對(duì)的互信息量大小緊密相關(guān)，具體表現(xiàn)為互信息量越大，像元點(diǎn)對(duì)的相關(guān)性越大，對(duì)應(yīng) 的變化程度越小。
[0016] 第二階段，可W看成特殊的分類(lèi)過(guò)程，即將波段修正影像聚類(lèi)為變化、非變化兩 類(lèi)。模糊C均值聚類(lèi)算法（FCM)是一種典型的"軟聚類(lèi)"，算法簡(jiǎn)單、收斂速度快，隸屬度的 引進(jìn)使得處理混合像元行之有效。但該算法存在一些不足；如算法性能過(guò)分依賴(lài)初始聚類(lèi) 中屯、、類(lèi)別數(shù)不能自動(dòng)確定、忽略空間信息導(dǎo)致局部最優(yōu)等。本發(fā)明從兩個(gè)方面對(duì)FCM算法 進(jìn)行改進(jìn)；其一，結(jié)合大津法單闊值分割思想，求出滿足類(lèi)間方差最大的最優(yōu)闊值t%并W 該闊值分割下兩類(lèi)像元的灰度均值作為初始聚類(lèi)中屯、。其二，引入鄰域像元的位置和屬性 信息得到相似度加權(quán)隸屬度，并進(jìn)一步得到加權(quán)空間函數(shù)，使模糊C均值法具有更強(qiáng)的抗 噪能力，有效避免局部最優(yōu)，改善分類(lèi)效果。最后利用改進(jìn)的模糊C均值算法對(duì)修正影像進(jìn) 行變化檢測(cè)。
[0017] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0018] 一、遙感影像模糊聚類(lèi)的波段修正變化檢測(cè)方法，包括步驟：
[0019] 步驟1，多波段遙感影像的預(yù)處理，即多波段遙感影像的濾波和增強(qiáng)處理；
[0020] 步驟2,對(duì)預(yù)處理后的多波段遙感影像進(jìn)行單波段分離，獲得單波段遙感影像；
[0021] 步驟3,構(gòu)造兩時(shí)相單波段遙感影像的單波段差異影像；