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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提出了一种高分辨率遥感图像细节变化识别方法及系统，包括：采集参考麦田图像和麦田图像，划分麦田区域和麦穗区域；获取麦田图像中麦穗区域的倒伏密度特征值，获取麦田区域的倒伏特征值；设置目标麦田区域，确定目标麦田区域的前相邻区域和后相邻区域，根据目标麦田区域、目标麦田区域的前相邻区域和目标麦田区域的后相邻区域的倒伏特征值之间的差异，获取目标麦田区域的麦穗异常指数；根据同一麦田图像的所有麦田区域的麦穗异常指数，实现麦田图像的细节变化识别，识别出倒伏小麦对应的麦田区域。本发明解决倒伏小麦与正常小麦颜色接近，使识别出的倒伏小麦结果精确度低的问题。

主权项：1.一种高分辨率遥感图像细节变化识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集参考麦田图像和不同采集时刻的麦田图像，划分出麦田图像和参考麦田图像中的麦田区域，从麦田区域划分麦穗区域；根据麦田图像中每个麦穗区域的最小外接矩形的长宽比，以及麦田图像和参考麦田图像中的每个麦穗区域内包含的像元数量，获取麦田图像中每个麦穗区域的倒伏形态特征值，根据麦田图像中麦穗区域的位置建立麦穗区域的局部区域，根据麦田图像中麦穗区域的局部区域内包含的所有麦穗区域的像元数量和倒伏形态特征值，获取麦田区域的倒伏特征值；将任意一个麦田图像的任意一个麦田区域记为目标麦田区域，根据与目标麦田区域相邻采集时刻的麦田图像中麦田区域的位置，确定目标麦田区域的前相邻区域和后相邻区域，根据目标麦田区域、目标麦田区域的前相邻区域和目标麦田区域的后相邻区域的倒伏特征值之间的差异，获取目标麦田区域的麦穗异常指数；根据同一麦田图像的所有麦田区域的麦穗异常指数，实现麦田图像的细节变化识别，识别出倒伏小麦对应的麦田区域；所述麦穗区域的倒伏形态特征值，包括的具体方法为：将麦田图像中麦穗区域的最小外接矩形的长宽比记为麦田图像中麦穗区域的形状比；将参考麦田图像中的所有麦穗区域包含的像元数量的均值，记为麦穗区域标准面积，将麦田图像中麦穗区域包含的像元数量与麦穗区域标准面积的比值，记为麦田图像中麦穗区域的标准面积比；根据麦田图像中麦穗区域的形状比与标准面积比，获取麦穗区域的倒伏形态特征值，所述麦穗区域的倒伏形态特征值分别与麦田图像中麦穗区域的形状比与标准面积比呈正相关关系；所述根据麦田图像中麦穗区域的局部区域内包含的所有麦穗区域的像元数量和倒伏形态特征值，获取麦田区域的倒伏特征值，包括的具体方法为：将麦穗区域的局部区域内包含的麦穗区域记为麦穗区域的相邻麦穗区域，将相邻麦穗区域内包含的像元数量和相邻麦穗区域的倒伏形态特征值的乘积，记为相邻麦穗区域的倒伏特征乘积；根据麦穗区域的局部区域内包含的所有相邻麦穗区域的倒伏特征乘积，获取麦穗区域的倒伏密度特征值；根据麦田图像中麦田区域包含的所有麦穗区域的倒伏密度特征值，获取麦田区域的倒伏特征值。

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