[发明专利]遥感图像变化检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括：

对周期性时序遥感影像进行预处理，其中，第t个时相的周期性时序遥感影像表示为I_t，I_t的时序长度表示为n，周期表示为S，1≤S≤m，{I_t：t＝1，2，...，m，m+1，...，n}；

从经过所述预处理的周期性时序遥感影像中提取影像光谱波段或计算遥感指数，得到周期性时序光谱波段图像或遥感指数图像，其中，所述周期性时序光谱波段图像或遥感指数图像表示为的光谱波段或遥感指数表示为i，

从所述周期性时序光谱波段图像或遥感指数图像中逐像素和逐时相的提取周期性时序数据，其中，所述周期性时序数据表示为(x，y)表示所述周期性时序数据的图像像素坐标，

将所述周期性时序数据以时相t＝m分为两段，分别得到时序训练数据和时序监测数据，其中，所述时序训练数据为所述时序监测数据为

逐像素、逐波段或逐指数地利用所述时序训练数据对预设长短期记忆网络进行训练，得到像素级的周期性时序波段或指数数据演变模型，其中，所述像素级的周期性时序波段或指数数据演变模型表示为

利用所述像素级的周期性时序波段或指数数据演变模型对所述时序监测数据中除t＝m外的数据进行预测，得到各像素在各波段或遥感指数的时序预测数据，其中，所述时序预测数据表示为

计算所述时序预测数据与所述时序监测数据之间的差异，并当所述差异在预设范围内时，标记对应像素在对应时相为非周期性变化数据，其中，所述非周期性变化数据表示为

利用监督分类方法，对所述非周期性变化数据进行类别数为K+1的分类，得到K类感兴趣变化标记和一类其它变化标记，其中，所述K类感兴趣变化标记表示为

分别标记所述周期性时序遥感影像{I_t：t＝m+1，...，n}的各像素，所述标记为无变化、相应的K类感兴趣变化、其它变化中的任意一种。

2.根据权利要求1所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述预设长短期记忆网络表示为LSTM＝{I，H，O}，其中，I表示所述预设长短期记忆网络输入层节点数目且I≥S/2，H表示所述预设长短期记忆网络隐藏层层数且H≥1，O表示所述预设长短期记忆网络输出层节点数目且1≤O≤n-m。

3.根据权利要求1所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，令所述时序预测数据与所述时序监测数据之间的差异为则

4.根据权利要求1所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，令所述时序预测数据与所述时序监测数据之间的差异为所述差异在预设范围内为其中，为对应像素在所述预设长短期记忆网络在时相{t∈t_s：s＝1，2，...，S}的训练误差，L为预测误差所允许的所述训练误差的倍数，t_s为所述时序训练数据的时相满足位于每段周期S内第s个位置条件的所有时相集合。

5.根据权利要求1所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述预处理包括辐射校正、正射校正、配准和重采样、云及阴影去除。

6.根据权利要求1或5所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述监督分类的样本为包含所述K类感兴趣变化的、经过所述预处理的卫星影像像素数据。

7.根据权利要求1所述的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述监督分类的特征为所述周期性时序光谱波段图像或遥感指数图像中的光谱波段或遥感指数i。