[发明专利]一种违法用地检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种违法用地检测方法及装置，通过对两期中分辨率遥感影像进行粗变化区域提取，并根据粗变化区域提取两期高分辨率遥感影像的变化区域图。对提取后的高分辨率影像的变化区域图进行裁剪并计算差值图，再输入预训练的深度学习模型以实现对待检测区域进行违法用地检测。采用本发明实施例，利用不同尺度的多源遥感影像与深度学习技术，建立深度学习模型并提取违法用地的特征，输出违法用地的区域值。最后，对模型输出结果运用超像素分割，输出更准确的违法用地边界，实现违法用地的自动化识别，提高识别准确率，从而减轻人工工作量。

技术领域

本发明涉及遥感图像识别领域，尤其涉及一种违法用地检测方法及装置。

背景技术

在城镇化快速发展的大背景下，在一部分非法利益驱使之下，违法占用土地的情况屡屡出现且难以被发现。在生态环境保护的方针下，合法利用土地是尊重自然客观规律、推进生态文明建设的体现，而违法用地非法侵占土地资源、破坏耕地和森林资源，严重违背生态文明建设的理念。

以往违法用地查出与监督主要依靠人工排查的方式，但因为人工方式费时、费力、效率低，而难以做到全面的检查，此外，由于时效性低，排查中难以及时地发现违规行为且难以准确划定违法用地的范围。目前，随着遥感技术的成熟与广泛的应用，覆盖范围广、时效性高、成本低的遥感影像提供了不同光谱特征、空间特征、纹理特征，给违法用地自动识别提供了可靠的数据来源。然而，现有遥感分析方法针对违法用地的识别上，仍普遍基于人工的图像判别或机器学习分类器，仍无法解决准确率低与时效问题。

因此，针对违法用地的检测，亟需要一种能自动高效的检测方法，以提高对违法用地的识别准确度，并减轻人工工作量。

发明内容

本发明实施例提出一种违法用地检测方法及装置，能提高对违法用地的识别准确率，并提高识别速度，从而减轻人工工作量，进一步减少在违法用地检测中出现遗漏的情况。

本发明实施例提供一种违法用地检测方法，包括：

通过变化检测算法，提取待检测用地区域来自第一遥感源的若干中分辨率遥感影像的候选计算区域；

通过所述候选计算区域，提取待检测用地区域来自一个或多个第二遥感源的若干高分辨率遥感影像的若干候选计算区域图，并根据所述若干候选计算区域图计算所述若干高分辨率遥感影像的差值图；其中，所述高分辨率遥感影像的空间分辨率比所述低分辨率遥感影像的空间分辨率小；

根据预设的图像分割模型，对所述差值图进行特征提取，以算出候选违法用地像素区域；其中，所述预设的图像分割模型为使用标注有违法用地区域的遥感数据训练而成；

根据所述候选违法用地像素区域各分割子区域的各类别标签的像素占比，以确定待检测用地区域的违法用地边界，具体为：通过超像素分割算法对所述候选违法用地像素区域进行区域分割，以算出多个分割子区域；根据各所述分割子区域的各类别标签的像素占比，确定各所述分割子区域的标签类别；根据所有属于违法用地标签类别的子区域的大小筛选出若干候选子区域，并根据所述若干候选子区域，确定待检测用地区域的违法用地边界。

进一步的，所述根据所述候选违法用地像素区域各分割子区域的各类别标签的像素占比，以确定待检测用地区域的违法用地边界，具体为：

通过超像素分割算法对所述候选违法用地像素区域进行区域分割，以算出多个分割子区域；

根据各所述分割子区域的各类别标签的像素占比，确定各所述分割子区域的标签类别；

根据所有属于违法用地标签类别的子区域的大小筛选出若干候选子区域，并根据所述若干候选子区域，确定待检测用地区域的违法用地边界。

进一步的，在通过所述候选计算区域，提取待检测用地区域的来自第二遥感源的若干高分辨率遥感影像的若干候选计算区域图之前，还包括：