本發明涉及一種基于信息擴展的多光譜遙感影像非監督變化檢測方法，包括以下步驟：1)基于非線性波段生成的波段光譜信息擴展：分別對前一時相和后一時相的多光譜影像的任意兩個原始波段進行波段光譜信息擴展，獲取新擴展的非線性人工光譜波段；2)基于多尺度形態學重構的波段空間信息擴展：分別對原始波段和非線性人工光譜波段通過空間重構運算獲取空間擴展波段特征集后，進行差分運算得到差分波段集；3)非監督多類變化檢測。與現有技術相比，本發明具有實現有限原始波段擴展和空間信息重構、實現多類變化的自動化、非監督檢測等優點。

技術領域

本發明涉及相多光譜遙感影像處理領域，尤其是涉及一種基于信息擴展的多光譜遙感影像非監督變化檢測方法。

背景技術

地表的動態變化從時間維度上揭示了環境的演變過程。地球觀測衛星的持續對地觀測，可探測人類活動和自然因素對環境及地表覆蓋的影響，這對全球變化研究有著極其重要的意義。變化檢測技術是對地觀測研究中最為重要的技術之一，能夠自動或半自動地識別不同衛星觀測時間段中，同一地理區域內，兩幅甚至更多幅影像之間的實際發生土地覆蓋/土地利用變化。在衛星上搭載的眾多傳感器中，多光譜掃描儀可以在較大的地理范圍內獲取較高空間分辨率的遙感影像。在過去幾十年中，考慮到衛星遙感數據的可獲得性，多光譜影像是地表要素識別、提取和變化檢測研究與應用中的主要數據源。

常規在使用多時相、多光譜影像進行變化檢測應用時，由于數據源本身的限制，如影像波段的質量較差(包括為校準的水汽波段、影像壞道、波段噪聲等)、波段間的空間位置不一致性、多時相數據間的不一致性(如云、陰影等干擾)、以及波段光譜范圍的限制(如只覆蓋可見光波段，無近紅外、中場波紅外)等，進而在使用極少數波段進行多類變化檢測時，原始光譜波段不能充分的反映真實的地物變化信息，從而增加了變化檢測的難度。雖然基于核函數或深度神經網絡的方法在一定程度上可以提供解決此類問題的途徑，但都需要長時間的調參過程和龐大的運算量，且這些方法所需的大量訓練樣本在實際變化檢測應用中都很難獲得。因此，需要一種簡單、高效且實用的基于波段光譜-空間信息擴展的多光譜遙感影像非監督變化檢測方法。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于信息擴展的多光譜遙感影像非監督變化檢測方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于信息擴展的多光譜遙感影像非監督變化檢測方法，包括以下步驟：

1)基于非線性波段生成的波段光譜信息擴展：分別對前一時相和后一時相的多光譜影像的任意兩個原始波段進行波段光譜信息擴展，獲取新擴展的非線性人工光譜波段；

2)基于多尺度形態學重構的波段空間信息擴展：分別對原始波段和非線性人工光譜波段通過空間重構運算獲取空間擴展波段特征集后，進行差分運算得到差分波段集；

3)非監督多類變化檢測。

所述的步驟1)中，非線性人工光譜波段的計算式為：

其中，X_1,α、X_1,β分別為B維的前一時相多光譜影像X₁的任意兩個原始波段，M₁、R₁分別為前一時相多光譜影像X₁擴展后的非線性人工光譜波段，X_2,α、X_2,β分別為B維的后一時相多光譜影像X₂的任意兩個原始波段，M₂、R₂分別為后一時相多光譜影像X₂擴展后的非線性人工光譜波段，α、β為波段號。

所述的步驟1)中，在進行除法運算時，通過添加一常數t來避免出現分母為極小非零值的情況。