[发明专利]一种多源多时相遥感图像目标变化监测方法有效
| 申请号： | 201610187635.6 | 申请日： | 2016-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN105869165B | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 霍春雷;潘春洪;周志鑫 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 钟文芳 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多源多时相遥感图像目标变化监测方法，包括：对训练图像和测试图像中的多时相多光谱图像、全色图像进行预处理，得到平均波段图像；提取训练图像中多时相多光谱图像对应的平均波段图像的特征，学习得到变化语义模型；提取训练图像中多时相全色图像的已标好的目标变化类型的像素的特征，学习得到目标变化类型语义模型；提取测试图像中多时相多光谱图像对应的平均波段图像的特征，利用变化语义模型提取目标变化区域；提取测试图像中多时相全色图像的目标变化区域的特征，利用目标变化类型语义模型识别目标变化类型。本发明提高了目标变化区域的检测精度和目标变化类型的识别精度，可广泛应用于城市规划、目标变化监测等诸多领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 目标变化 语义模型 多光谱图像 波段图像 测试图像 全色图像 训练图像 遥感图像 多源 监测 预处理 城市规划 像素 学习 检测 应用 | ||
【主权项】：
1.一种多源多时相遥感图像目标变化监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，对训练图像和测试图像中的多时相多光谱图像、全色图像进行预处理，得到训练图像和测试图像中的多时相多光谱图像分别对应的平均波段图像；步骤S2，对训练图像中的多时相多光谱图像对应的平均波段图像进行特征提取，学习得到变化语义模型；步骤S3，对训练图像中的多时相全色图像的已标好的目标变化类型的像素进行特征提取，学习得到目标变化类型语义模型；步骤S4，对测试图像中的多时相多光谱图像对应的平均波段图像进行特征提取，利用所述变化语义模型提取目标变化区域；步骤S5，对测试图像中的多时相全色图像的目标变化区域进行特征提取，利用目标变化类型语义模型识别目标变化类型。
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