[发明专利]基于局部谱分解打分的MODIS卫星遥感图像标注方法

说明书

本发明公开一种基于局部谱分解打分的MODIS卫星遥感图像标注方法，包括人工标注训练样本步骤，样本特征提取与分类器训练步骤，MODIS卫星遥感图像概率预测与区域标注步骤；首先收集一定量的MODIS卫星遥感图像并进行人工标注，然后对收集图像进行基于谱分解的特征处理并训练分类器，最后在实际使用中利用训练完毕的分类器对待预测的MODIS卫星遥感图像进行分类和标注。与现有技术相比，本发明的方法特征提取方式新颖，分类测试自动化程度高。

技术领域

本发明涉及模式识别中基于谱分解打分的区域标注方法，特别适用于MODIS卫星遥感图像的冰海云概率预测和区域标注问题。

背景技术

以南极科考为重点的极地科学考察目前已有51个国家参与，包括世界大多数发达国家和主要发展中国家，它关系着全球变化和人类的未来，也是一个国家综合国力、高科技水平在国际舞台上的展现和角逐，在政治、科学、经济、外交、军事等方面都有其深远意义与重大影响。随着科学技术的发展，近年来，各国重视利用最先进的技术，为极地科考提供保障，用技术为科考保驾护航。2014年1月，在中国第30次南极考察队完成对俄罗斯“绍卡利斯基院士”号被困52名乘客救援工作后，“雪龙”船准备回撤时受阻被困在密集浮冰区，五天后才成功驶出乱冰区，进入清水区中航行。如何利用遥感图像，有效判断出冰海云区域，找到冰间水道，为极地考察船只规划合理航线，是现在科考面临的重要问题之一。到目前为止，遥感图像分割和分类主要采用选取特征阈值和目视解译的方法进行处理。自动进行遥感图像处理及区域预测，为极地科考提供有效的冰海云区域标注辅助，减少科考船只航行过程中受到浮冰阻碍的影响，是亟待解决的问题。

要达到自动进行MODIS卫星遥感图像概率预测与区域标注的目的，需要识别图像中有效区分冰海云区域的纹理信息，实验发现，不同区域图像块谱特征分布、综合光密度有明显差异，其中海区域图像块谱能量集中，光密度低；厚冰和厚云区域图像块谱能量相对集中，光密度高；薄冰和薄云区域谱能量分散，光密度分布广；且存在冰(云)间水道的局部区域的近似秩存在各向异性，不同方向上计算出的近似秩方差较大。利用这些特性，我们采用局部谱分解的方法提取图像块特征，进而训练分类模型对冰海云分布进行概率预测，从而达到区域标注的目的。

发明内容

发明目的：目前的MODIS卫星遥感图像分割和分类主要采用选取特征阈值和目视解译的方法进行处理，这些方法需要大量的人工步骤，如何对MODIS卫星遥感图像进行自动处理，得到图像的区域标注，是亟待解决的问题。针对这个问题，本发明提供一种基于局部谱分解打分的MODIS卫星遥感图像标注方法，具体来说，首先收集一定量的MODIS卫星遥感图像并人工标注出待分类预测的区域，然后对图像进行处理、分割和提取特征并训练分类器，最后在实际使用中利用训练完毕的分类器对待预测的图像块进行分类，进而得到完整的MODIS卫星遥感图像区域标注。

技术方案：一种基于局部谱分解打分的MODIS卫星遥感图像标注方法，包括人工标注训练样本步骤，样本特征提取与分类器训练步骤，MODIS卫星遥感图像概率预测与区域标注步骤：

所述人工标注训练样本步骤具体为：

步骤100，根据要待标注的MODIS卫星遥感图像的时间和经纬度的大致范围，收集历年相同时间段，相近范围的大量MODIS卫星遥感图像；

步骤101，对收集的MODIS卫星遥感图像频段1做极地方位投影转换，并做同态滤波和直方图均衡化处理；

步骤102，对步骤101处理后的MODIS卫星遥感图像频段1，在MODIS29工具辅助下，初步勾勒出图像中的云区域，冰区域和海区域

步骤103，对步骤102处理后的MODIS卫星遥感图像频段1，分别针对云区域和冰区域，人工鉴别厚冰、厚云、薄冰、薄云；