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申请/专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法，包括以下步骤：步骤S1：使用IDL语言实现Canny算子对遥感影像瞬时水边线提取，得到提取结果；步骤S2：根据提取结果，计算OTSU阈值，得到阈值结果；步骤S3：根据阈值结果，对阈值结果进行卷积神经网络分类，得到卷积神经网络分类结果；步骤S4：通过将不同时相的二值化分类结果进行逐像元差分，得到具有动态特征的凤眼莲像元；步骤S5：根据具有动态特征的凤眼莲像元，提取凤眼莲；本发明解决了现有技术中凤眼莲遥感监测的研究大都分别南非以及热带亚热带国家展开，研究方法一般为监督分类、时间序列空间分布等，容易受到光谱可分性限制，缺少高精度的凤眼莲监测方法。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用IDL语言实现Canny算子对遥感影像瞬时水边线提取，得到提取结果；步骤S2：根据提取结果，计算OTSU阈值，得到阈值结果；步骤S3：根据阈值结果，对阈值结果进行卷积神经网络分类，得到卷积神经网络分类结果；步骤S4：通过将不同时相的二值化分类结果进行逐像元差分，得到具有动态特征的凤眼莲像元；步骤S5：根据具有动态特征的凤眼莲像元，提取凤眼莲；步骤S6：根据凤眼莲，采用随机生成点的方法进行精度验证；步骤S2包括以下子步骤：子步骤S21：选择凤眼莲像元和其他植被像元样本各2000个，分别计算两类样本的改进的归一化水体指数MNDWI；子步骤S22：使用OTSU大津法计算两类样本的MNDWI最大类间方差，从而将凤眼莲同一部分含水量相对较低的水生植被区分开来；S4.变化检测，对不同时相影像逐像素差分：首先对待检测影像及其他时相影像进行去噪、配准等预处理，然后将分类结果二值化处理，其中0为水体、1为水生植被，将待检测影像与其他时相影像进行逐像素级差分，得到的输出数据包含-1、0、1，其中，-1指待检测影像中该像素位置为水体而其他影像中为水生植被，0是指待检测影像与其他影像之间不存在地物像元的变化，1是指待检测像元中存在水生植被而其他影像中该像元位置为水体并将其标记为位置发生变化的凤眼莲，因此，将-1、0所在像元定义为不变区域，1所在像元定义为变化区域， 其中，c为变化检测影像、a为待检测影像、b为其他时相影像，i、j分别为第i行第j列的像元值，由于凤眼莲在水域内的位置存在不确定性，则需要将c相叠加，以确保将待检测影像a中所有具有动态特征的凤眼莲检测得到，最终得到变化检测影像D； ；S5.凤眼莲提取：MNDWI阈值范围内的凤眼莲像元与逐像元差分所得凤眼莲像元取并集，具体步骤为：MNDWI阈值提取，计算凤眼莲像元和其他植被像元两大类的类间最大方差，MNDWI值高于阈值为凤眼莲，设置像元值为1；基于逐像元差分的动态凤眼莲提取中，凤眼莲像元值设置为1；对两特征提取结果作波段运算，取并集，设置为1，作为凤眼莲提取结果。

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百度查询： 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法