一种遥感影像数据时空融合的方法、系统及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112017135A(43)申请公布日2020.12.01(21)申请号202010671487.1G06K9/62(2006.01)(22)申请日2020.07.13(71)申请人香港理工大学深圳研究院地址518000广东省深圳市南山区粤海街道高新技术产业园南区粤兴一道18号香港理工大学产学研大楼205室(72)发明人史文中郭迪洲(74)专利代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)44268代理人朱阳波(51)Int.Cl.G06T5/50(2006.01)G06T7/00(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/12(2017.01)权利要求书3页说明书13页附图4页(54)发明名称一种遥感影像数据时空融合的方法、系统及设备(57)摘要本发明提出了一种遥感影像数据时空融合的方法、系统及设备，通过两个时相低分辨率遥感影像计算获得变化检测影像；提取第一时相的高分辨率影像的边缘区域，计算各类高分辨率像元数对应的丰度；根据边缘区域的提取结果和丰度计算各类像元的时相变化值；计算时间预测值和空间预测值；根据地表均质性程度、时间预测值和空间预测值，结合邻域信息分配残差值从而获得初步融合影像；利用建立的优化模型对所述初步融合影像中含有的变化像元进行修正，得到时空数据融合结果。本实施例所述的方法，综合考虑了不同变化检测算法在不同场景下的适用性，提升融合的整体光谱精度并保留更多的空间细节信息，可以获取到更好的时空数据融合结果。CN112017135ACN112017135A权利要求书1/3页1.一种遥感影像数据时空融合的方法，其特征在于，包括：获取第一时相遥感影像和第二时相遥感影像，并计算两个时相之间低分辨率影像的变化检测影像；利用边缘检测算法提取所述第一时相的高分辨率影像的边缘区域，得到边缘区域提取结果，并对所述第一时相的高分辨率影像进行像元分类，得到各类高分辨率像元数在所处低分辨率像元中的丰度；根据所述变化检测影像，边缘区域提取结果和所述丰度，利用光谱线性解混模型解算得到第一时相和第二时相之间各类像元的时相变化值，并根据所述时相变化值和所述第一时相的高分辨率影像得到时间预测值，以及利用插值法对第二时相的低分辨率影像插值得到空间预测值；根据地表均质性程度、所述时间预测值和所述空间预测值，并结合邻域信息为所述时间预测值中各像元分配残差值，获得初步融合影像；利用所述第一时相的低分辨率插值影像和第二时相的低分辨率插值影像，以及预先建立的优化模型对所述初步融合影像中含有的变化像元进行修正，得到最终的时空数据融合结果。2.根据权利要求1所述的遥感影像数据时空融合的方法，其特征在于，所述获取第一时相遥感影像和第二时相遥感影像，并根据两个不同时相的低分辨率影像之间的变化信息，得到两个时相之间的变化检测影像的步骤包括：分别获取第一时相的高分辨率影像和低分辨率影像，以及第二时相的低分辨率影像；计算所述第一时相的低分辨率影像和所述第二时相的低分辨率影像之间的差分影像，并根据所述差分影像确定变化阈值；利用薄板样条插值算法生成第一时相的低分辨率影像对应的第一插值影像和所述第二时相的低分辨率影像对应的第二插值影像；利用影像差值法计算所述第一插值影像和第二插值影像之间的差分影像；将所述变化阈值代入所述差分影像，得到所述变化检测影像。3.根据权利要求1所述的遥感影像数据时空融合的方法，其特征在于，利用边缘检测算法对所述第一时相的高分辨率影像提取边缘区域，得到边缘区域提取结果，并对所述第一时相的高分辨率影像进行像元分类，得到各类高分辨率像元数在所处低分辨率像元中的丰度的步骤包括：利用索贝尔算子提取所述第一时相的高分辨率影像的边缘区域；利用迭代自组织数据分析算法对所述第一时相的高分辨率影像中含有的像元进行分类，得到分类结果；根据分类结果，计算各类高分辨率像元在各自所处低分辨率像元中的丰度。4.根据权利要求1所述的遥感影像数据时空融合的方法，其特征在于，根据所述变化检测影像，边缘区域提取结果和所述丰度，利用光谱线性解混模型解算得到第一时相和第二时相之间各类像元的时相变化值的步骤包括：选取各个像元类中拥有最大丰度的多个低分辨率像元，并结合所述变化检测影像和边缘区域提取结果从所述多个低分辨率像元中筛选出目标低分辨率像元；利用约束最小二乘法建立光谱线性解混模型，将所述目标低分辨率像元代入所述光谱2CN112017135A权利要求书2/3页线性解混模型，解算得到各类像元在第一时相和第二时相之间产生的平均时相变化值。5.根据权利要求4所述的遥感影像数据时空融合的方法，其特征在于，所述根据所述时相变化值和所述第一时相的高分辨率影像得到时间预测值的步骤包括：将各类像元的平均时相变化值