高分辨率遙感圖像新增建設用地變化圖斑自動提取的方法技術

本發明專利技術公開了一種高分辨率遙感圖像新增建設用地變化圖斑自動提取的方法，包含如下步驟：輸入同一區域不同時期的兩幅高分辨率遙感圖像，進行幾何精校正與相對輻射校正；分別計算兩期圖像各波段的紋理特征，將該紋理特征與圖像的光譜特征逐波段進行差值運算獲得差值圖像并進行閾值分割，將獲得的各波段二值結果圖進行邏輯合并；對邏輯合并后的二值結果圖依次進行形態學閉運算、孔洞填充和小面積圖斑去除處理，獲得土地利用變化圖斑；對土地利用變化圖斑進行區域標記以生成圖斑對象，計算新時期遙感圖像中各圖斑對象的紋理特征，提取新增建設用地變化圖斑。本發明專利技術主要解決提取新增建設用地這一問題，同時具有探測建設用地內部變化的能力。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種圖像處理方法，特別涉及一種。
技術介紹
近年來，隨著我國經濟的高速發展以及人口的快速增長，城市規模在不斷擴大，建設用地面積激增。城鎮建設用地的不斷增加，在不同程度上占用了耕地資源。目前我國實行最嚴格的耕地保護政策，各級政府部門迫切需要掌握準確的土地利用變化信息，特別是農用地轉變為建設用地的情況。此外，及時準確的建設用地變化信息對于城市規劃、城市擴展、城市環境(熱島效應、城市水文特征)等研究和應用領域具有重要價值。隨著遙感技術的發展，遙感圖像的空間分辨率不斷提高，利用高空間分辨率遙感圖像檢測土地利用變化信 息，實現建設用地的動態監測與監察，已成為解決這一問題的主要手段。目前高分辨率遙感圖像空間分辨率已達到亞米級，如QuickBird、WorldView、GeoEye等，其紋理信息豐富，但光譜分辨率卻略顯不足。針對中低分辨率遙感圖像的變化檢測方法多利用圖像的光譜信息探測變化像元，在高分辨率遙感圖像中，建設用地由于其結構、物質組成顯著不同，其光譜特征差異明顯，單純利用光譜特征并不能完整地提取建設用地的變化信息。由于高分辨率遙感圖像的細節信息豐富，需要充分挖掘圖像中的空間紋理信息，探尋建設用地空間紋理的有效表征，提高變化檢測的精度。變化檢測方法主要包括分類后比較和直接比較兩大類，前者能直接獲得變化圖斑的屬性信息，但結果受制于圖像分類的精度且圖像分類過程費時費力，在實際應用中多采用直接比較的方法獲取土地利用變化信息，如差值法、比值法、變化向量法等。直接比較的變化檢測方法運算速度快，且能有效探測土地利用變化信息，但通過該方法獲得的土地利用變化信息中往往包含多種土地利用變化類型，而在國土資源、城市規劃等應用領域中最為關心的是新增建設用地變化圖斑，因此在這些的應用領域中，需要在獲得的土地利用變化圖斑中進一步篩選出新增建設用地變化圖斑。
技術實現思路
專利技術目的針對上述現有技術存在的問題和不足，本專利技術的目的是提供一種從高分辨率遙感圖像中自動提取新增建設用地變化圖斑的方法，主要解決提取新增建設用地這一問題，同時具有探測建設用地內部變化的能力。技術方案為實現上述專利技術目的，本專利技術采用的技術方案為一種，其特征在于包含如下步驟(1)輸入同一區域不同時期的兩幅高分辨率遙感圖像，進行幾何精校正與相對輻射校正；(2)分別計算兩期圖像各波段的紋理特征，將該紋理特征與圖像的光譜特征逐波段進行差值運算獲得差值圖像，對差值圖像進行閾值分割，并將獲得的各波段二值結果圖進行邏輯合并； (3)對所述步驟(2)中邏輯合并后的二值結果圖依次進行形態學閉運算、孔洞填充和小面積圖斑去除處理，獲得土地利用變化圖斑； (4)對所述步驟(3)中的土地利用變化圖斑進行區域標記以生成圖斑對象，計算新時期遙感圖像中各圖斑對象的紋理特征，該紋理特征包括紋理均值和內外紋理差異，將各圖斑對象的紋理均值和內外紋理差異分別與設定的第一閾值和第二閾值比較，若圖斑對象的紋理均值大于第一閾值或圖斑對象的內外紋理差異大于第二均值，則將該圖斑對象視為新增建設用地變化圖斑。進一步地，所述步驟(2)中的紋理特征是指遙感圖像各波段灰度共生矩陣紋理的方差特征。進一步地，所述步驟(2)中的閾值分割采用均值標準差法，將滿足 判別條件的像元視為變化像元，賦值為1，否則視為無變化像元，賦值為0，判別公式為 ηι/ 、 ["I I D(U)-M^rxSTZ) D (χ,ν)= < [O I D(x,y)-M\<TxSTD 式中，D(x,y)和D1(U)分別為閾值分割前后的像元值，M和STD分別為差值圖像的均值和標準差，T為需要通過人工設定的倍率值(建議取值范圍為)。進一步地，所述步驟(2)中各波段二值結果圖的邏輯合并指在各波段差值圖像進行閾值分割后生成的二值結果圖中，只要有一個波段的像元值為1，則將該像元視為變化像J Li ο進一步地，所述步驟(4)中采用區域標記的方法追蹤相互連通的土地利用變化像元生成土地利用變化圖斑對象，圖斑對象的紋理特征是指新時期遙感圖像中灰度共生矩陣紋理的方差特征，圖斑對象的內外紋理差異指圖斑對象外層像元紋理均值與內層像元紋理均值的差異。內層像元的獲取方法為對圖斑對象進行形態學腐蝕操作，腐蝕結果為內層像元。外層像元則為被腐蝕的像元集合。 進一步地，所述步驟(I)中幾何精校正方法為多項式幾何模型法，相對輻射校正方法為直方圖匹配法。進一步地，所述步驟(3)中需要依次進行三項后處理步驟以生成完整的、有意義的變化圖斑。首先利用形態學閉運算連接狹窄缺口得到閉合的變化圖斑，而后利用孔洞填充生成完整的變化圖斑，最后根據實際應用需求，去除無意義的小面積圖斑。有益效果本專利技術采用由粗到精的提取思路，方法簡潔、快速。首先充分利用高分辨率遙感圖像的光譜信息和表征建設用地特征的紋理信息，在差值運算的基礎上，輔以形態學、圖形處理等后處理方式，快速提取完整、有意義的土地利用變化圖斑。而后，在土地利用變化圖斑中，采用面向對象的分析手段，基于新時期遙感圖像中建設用地的紋理表征，篩選新增建設用地變化圖斑。運算過程無需只需設定少量閾值，自動化程度較高。附圖說明圖I為本專利技術的流程 圖2為同一區域前期的遙感圖像；圖3為同一區域后期的遙感圖像； 圖4為利用計算機編程語言實現的本專利技術結果圖像。具體實施例方式下面結合附圖和具體實施例，進一步闡明本專利技術，應理解這些實施例僅用于說明本專利技術而不用于限制本專利技術的范圍，在閱讀了本專利技術之后，本領域技術人員對本專利技術的各種等價形式的修改均落于本申請所附權利要求所限定的范圍。本專利技術的基本思路為設計一種由粗到精的高分辨率遙感圖像新增建設用地變化圖斑自動提取方法。其主要過程為輸入兩期不同時期遙感圖像，進行預處理后，計算各波段的灰度共生矩陣紋理特征(方差，Variance)，將紋理與光譜特征圖像逐波段進行差值運算，采用均值標準差法對差值圖像進行閾值分割，將獲得的各波段二值圖進行邏輯合并，生成二值土地利用變化檢測結果并對其形態學、圖形處理等后續處理之后，得到完整的土地利用變化圖斑。而后，采用區域標記的方法生成圖斑對象(簡稱“對象”)，采用面向對象的分析手段，計算能有效表征新時期遙感圖像中建設用地的紋理特征，在土地利用變化圖斑中篩選得到新增建設用地變化圖斑。圖像預處理過程中，首先進行幾何精校正處理，在兩幅遙感圖像中均勻選擇多個同名點用于多項式幾何模型參數的計算，校正誤差需控制在O. 5個像元以內。然后進行相對輻射校正，以成像效果較好的圖像作為參考，另一幅圖像作為待匹配圖像進行直方圖匹配運算，以消除由于傳感器、成像時間、大氣輻射等導致的圖像輻射亮度差異。計算灰度共生矩陣紋理特征時，采用3X3像元大小的窗口生成灰度共生矩陣，然后計算該矩陣的方差特征作為圖像的各波段紋理特征值，計算公式如下權利要求1.一種，其特征在于包含如下步驟 (1)輸入同一區域不同時期的兩幅高分辨率遙感圖像，進行幾何精校正與相對輻射校正； (2)分別計算兩期圖像各波段的紋理特征，將該紋理特征與圖像的光譜特征逐波段進行差值運算獲得差值圖像，對差值圖像進行閾值分割，并將獲得的各波段二值結果圖進行邏輯合并； (3)對所述步驟(2)中邏輯合并后的二值結果圖依次進行形態學閉運算、孔洞填充和本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種高分辨率遙感圖像新增建設用地變化圖斑自動提取的方法，其特征在于包含如下步驟：（1）輸入同一區域不同時期的兩幅高分辨率遙感圖像，進行幾何精校正與相對輻射校正；（2）分別計算兩期圖像各波段的紋理特征，將該紋理特征與圖像的光譜特征逐波段進行差值運算獲得差值圖像，對差值圖像進行閾值分割，并將獲得的各波段二值結果圖進行邏輯合并；（3）對所述步驟（2）中邏輯合并后的二值結果圖依次進行形態學閉運算、孔洞填充和小面積圖斑去除處理，獲得土地利用變化圖斑；（4）對所述步驟（3）中的土地利用變化圖斑進行區域標記以生成圖斑對象，計算新時期遙感圖像中各圖斑對象的紋理特征，該紋理特征包括紋理均值和內外紋理差異，將各圖斑對象的紋理均值和內外紋理差異分別與設定的第一閾值和第二閾值比較，若圖斑對象的紋理均值大于第一閾值或圖斑對象的內外紋理差異大于第二均值，則將該圖斑對象視為新增建設用地變化圖斑。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：肖鵬峰，佘江峰，王東廣，張學良，
申請(專利權)人：南京大學，
類型：發明
國別省市：