[发明专利]基于光谱矢量分析多光谱遥感图像变化检测方法

权利要求书

1.一种基于光谱矢量分析多光谱遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述基于光谱矢量分析多光谱遥感图像变化检测方法包括：输入同一地域不同时间经过预处理的两幅多光谱遥感图像，利用主成分分析方法对利用变化向量分析法构建的多维差异空间降维处理并取第一主成分得到第一幅差异图；求解双时相遥感图像光谱矢量之间夹角信息得到第二幅差异图；分别求解两幅差异图信息熵，进而通过计算得到融合权重，利用加权求和的方式融合得到更优差异图；进行空间特征描述；采用谱聚类方式进行聚类分析，得到变化检测结果；

所述基于光谱矢量分析多光谱遥感图像变化检测方法包括：

步骤一，输入同一地域不同时间经过预处理的两幅多光谱遥感图像X₁和X₂；

步骤二，构建差异空间X_D，并进行主成分分析，公式如下：

X_D＝X₁-X₂；

X_D的协方差矩阵记作A：

A＝cov(X_D)＝E[(X_D-E[X_D])(X_D-E[X_D])]^T；

对协方差矩阵A进行特征分解得到：

V＝[v¹,v²,v³,v⁴]

E[X_D]表示X_D的期望，V表示特征值由大到小排列所对应的特征向量的集合；

取特征向量v¹求解X_D第一主成分I₁，公式为：

I₁＝X_D·v¹；

步骤三，对于不同时相的多光谱图像X₁和X₂计算对应像元的光谱矢量夹角信息，公式如下：

进而将θ归一化[0,255]以内得到第二幅差异图I₂；

步骤四，求解差异图X₁和X₂的信息熵H₁和H₂，得到权重：

利用加权求和的方式对I₁和I₂融合得到更优差异图I＝ω₁I₁+ω₂I₂；

步骤五，对得到的差异图I进行特征描述，得到对应的特征描述矩阵I_S，差异图中每个像素点的l层邻域像素特征矩阵，其中l≥3，且l为奇数；将提取的邻域特征像素矩阵展开成列，得到像素点特征描述列向量；

步骤六，利用采样谱聚类对特征空间进行聚类。

2.如权利要求1所述的基于光谱矢量分析多光谱遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述利用主成分分析方法对利用变化向量分析法构建的多维差异空间降维处理并取第一主成分得到第一幅差异图，

多维差异空间X_D构建公式如下：

X_D＝X₁-X₂；

X_D的协方差矩阵记作A：

A＝cov(X_D)＝E[(X_D-E[X_D])(X_D-E[X_D])]^T；

对协方差矩阵A进行特征分解得到：

V＝[v¹,v²,v³,v⁴]

E[X_D]表示X_D的期望，V表示特征值由大到小排列所对应的特征向量的集合；

取特征向量v¹求解X_D第一主成分I₁，公式为：

I₁＝X_D·v¹。