本发明专利技术属于农作物高光谱检测领域，具体公开了一种基于空间重构的农作物高光谱变化检测方法，包括如下步骤：获取农作物的高光谱数据集，高光谱数据集包括处理集和对照集，处理集和对照集分别为第一时间和第二时间获取的，且处理集和对照集的获取位置完全一致；对处理集进行边界填充，得到初始处理集；基于初始处理集中每个中心光谱与每个中心光谱对应的邻近光谱，对初始处理集进行处理，得到结果集；根据结果集和对照集，确定高光谱数据集的变化结果。本发明专利技术充分利用了空间形态属性，将拉普拉斯平滑约束与光谱信息整合，突出了高光谱数据集的边界细节，提高了农作物变化检测任务的精度。解决了现有技术中对农作物高光谱图像检测精度低的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农作物高光谱检测领域，涉及一种检测方法，具体涉及一种基于空间重构的农作物高光谱变化检测方法。
技术介绍
1、可持续的农业生产力和食品安全是21世纪全球面临的两个最重要的挑战。农作物变化检测研究是农业可持续性的基础，对于增强农业系统的稳定性、降低生产风险和提高农村社区的福祉，从而保障食品供应的可持续性起着关键作用。变化检测是遥感技术的关键应用之一，它已广泛应用于农作物变化检测、环境监测、土地变化分析、城市扩张评估、灾害检测和评估以及军事战场监测，并取得了显著成果。
2、近年来，随着世界主要经济体越来越重视“低空经济”，人们对“低空经济”相关技术的需求也在增加。高光谱/多光谱变化检测作为重要的技术分支，逐渐成为新的研究热点。高光谱图像（hyperspectralimages,hsis）与普通的rgb图像在结构上有很大的不同，hsis结合了空间和光谱维度，以三维（3d）立方体的形式呈现数据。这种结构使hsis能够提供复杂的光谱“诊断”信息，使它们成为各种应用的宝贵工具。丰富的数据信息，加上其广泛的覆盖范围和快速的检测周期等固有优势，赋予了高光谱变化检测在准确识别作物变化和多样化的农业转型方面的重要潜力。
3、尽管上述算法在不同学科中显示出了显著的有效性，但由于环境变量如季节波动、地形和气象条件等因素的影响，它们的实际部署仍然面临重大障碍。值得注意的是，这些障碍包括异常成分引起的干扰，以及在检测框架内对空间数据的利用不足。此外，缺乏专门为作物变化检测设计的算法，以及这些方法的高实验时间成本。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于空间重构的农作物高光谱变化检测方法，解决了现有检测方式检测精度低的问题。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于空间重构的农作物高光谱变化检测方法，具体包括如下步骤：
3、s1、获取农作物的高光谱数据集，高光谱数据集包括处理集和对照集，处理集和对照集分别为第一时间和第二时间获取的，且处理集和对照集的获取位置完全一致；
4、s2、对处理集进行边界填充，得到初始处理集；
5、s3、基于初始处理集中每个中心光谱与每个中心光谱对应的邻近光谱，对初始处理集进行处理，得到结果集；
6、中心光谱为预设大小的滑动窗口中第二行第二列的像素点对应的光谱，且滑动窗口的预设大小为3*3；
7、s4、根据结果集和对照集，确定高光谱数据集的变化结果，并将变化结果确定为农作物的变化结果。
8、上述方案的有益效果是：
9、本专利技术可以消除在农业变化检测背景下对先验知识和样本数据的依赖，融合了光谱信息，强调了不同农作物的边界线，并充分利用了空间形态特征，解决了由于不规则光谱像素干扰导致的检测效率低下的问题，实现了变化和未变化像素之间的有效区分，突出了高光谱数据集的边界细节，提高农作物变化检测任务的精度。
10、在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进：
11、进一步地，步骤s2，包括：
12、s21、确定滑动窗口的大小；
13、s22、使用滑动窗口按照预设边界填充规则，对处理集进行边界处理，以获取初始处理集。
14、进一步地，步骤s22中的预设边界填充规则，包括：
15、将最邻近需要填充的光谱的边界光谱确定为目标光谱，边界光谱为高光谱数据集中每个数据的边界光谱；
16、将目标光谱的值作为需要填充的光谱的值，以对处理集进行边界扩充。
17、上述进一步方案的有益效果是：可以避免边界信息丢失，在对高光谱数据集进行滑动窗口操作时，边界通常会受到不完整窗口的影响，导致边界信息丢失。通过边界填充可以保留边界的完整性，提高高光谱数据集处理的准确性。同时可以避免边界效应，在没有边界填充的情况下，滑动窗口操作可能会导致高光谱数据集的边界处出现不连续或失真的效应。通过添加边界填充，可以减少这种不良效应，使高光谱数据集处理结果更加平滑和准确。
18、进一步地，步骤s3，包括：
19、s31、确定每个中心光谱对应的邻近光谱；
20、s32、根据每个中心光谱对应的邻近光谱的值，确定每个中心光谱对应的邻近光谱的调节权重；
21、s33、根据预设公式、每个中心光谱的值、每个中心光谱对应的邻近光谱的值以及每个中心光谱对应的邻近光谱的调节权重，对每个中心光谱的值进行调节，得到结果集。
22、进一步地，步骤s33，预设公式为：
23、
24、其中，表示调节后的每个中心光谱的值，表示中心光谱的权衡参数，表示中心光谱的值，表示中心光谱的第一邻近光谱的值，表示第一邻近光谱的调节权重，表示中心光谱的第二邻近光谱的值，表示第二邻近光谱的调节权重，表示中心光谱的第三邻近光谱的值，表示第三邻近光谱的调节权重，表示中心光谱的第四邻近光谱的值，表示第四邻近光谱的调节权重。
25、上述进一步方案的有益效果是：对高光谱数据集进行平滑，通过设置权重使得周围光谱对中心光谱的影响较小，可以实现高光谱数据集的平滑效果，减少高光谱数据集中的噪声和细节，同时可以实现高光谱数据集的锐化效果，增强高光谱数据集的边缘和细节。
26、进一步地，步骤s4，包括：
27、s41、根据结果集中每个光谱的值以及对照集中对应位置的光谱的值，按照光谱权重计算公式，确定结果集中每个光谱的光谱权重；
28、s42、确定检测窗口的参数大小，参数大小为大于1的奇数；
29、s43、根据结果集中在参数大小内的每个光谱的值、对照集中对应位置在参数大小内的每个光谱的值以及检测窗口的中心光谱的光谱权重，按照检测公式，确定高光谱数据集的变化结果，并将变化结果确定为农作物的变化结果。
30、进一步地，步骤s41中的光谱权重计算公式为：
31、
32、其中，表示结果集中第个光谱的值，表示对照集中对应位置的第个光谱的值。
33、进一步地，步骤s43中的检测公式为：
34、
35、其中，表示光谱波段的总数量，表示光谱权重，表示结果集中3*3大小的检测窗口中第个光谱在第个波段的值，表示对照集中对应位置3*3大小的检测窗口中第个光谱在第个波段的值。
36、上述进一步方案的有益效果是：根据光谱权重，可以更准确地区分不同光谱之间的关系，有助于提取出更有意义的特征信息。确定检测窗口的参数大小是为了在数据处理中考虑到周围像素的信息，从而更全面地分析数据。结合光谱权重和检测窗口内的像素值，可以更准确地评估数据集中的变化情况，有助于提取出目标信息或特征。上述步骤和公式可以提高数据处理的准确性和可靠性，帮助从高光谱数据中提取出更有意义的信息和特征，为后续的分析和应用提供支持。
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【技术保护点】
1.一种基于空间重构的农作物高光谱变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S22中的所述预设边界填充规则，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S33，所述预设公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S41中的光谱权重计算公式为：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S43中的检测公式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于空间重构的农作物高光谱变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s22中的所述预设边界填充规则，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈二阳，袁姜红，
申请(专利权)人：成都大学，
类型：发明
国别省市：
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