[发明专利]一种用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法

说明书

本发明涉及一种用于NPP夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法，包括以下步骤：筛选夜光遥感数据；对筛选出的夜光遥感数据进行预处理，并裁剪出灯光渔船附近海域的子区图像；对子区图像采取中心极大值法求阈值，根据求取的阈值分割图像，大于阈值的点被保留下来，此时求取的目标为疑似目标图像；对疑似目标图像进行联通区域标记，统计每个区域的最大值，以及每个区域的像元数量，统计出小于腐蚀算子目标区域，并记录目标区域的最大值点；对图像进行腐蚀运算；对图像进行最大值滤波；将最大值滤波的图像减去疑似目标图像，选择零值点作为目标点输出。本发明可以提高灯光渔船业务监测的自动化水平。

技术领域

本发明涉及渔船业务监测技术领域，特别是涉及一种用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法。

背景技术

远洋渔业的作业渔场包括北太平洋，东南太平洋、西南大西洋等海域，以捕捞中上层鱼类及鱿鱼为主，一般采用灯光渔船夜间诱集的方式进行捕捞。如何快速自动获得某个渔区渔船的数量、国籍、灯光类型等信息对于渔业管理等部门管理评估各个渔区的渔船数量，捕捞努力量，核算捕鱼成本和收益等有应用需求。

传统的夜光遥感数据的灯光渔船检测，采用中值滤波等方法去除噪声后，根据图像灯光渔船和背景的亮度差异，人工选择阈值进行灯光渔船的识别。存在的问题是夜光遥感数据量大，一景图像约1G，并且不同时相遥感图像受云雾等噪声干扰较大，如果全部采取手动人工选择阈值法则效率低下，并且不同作图人的主观经验影响阈值选择的可靠性。现有的基于夜光遥感数据的灯光渔船检测方法无法满足远洋渔业对灯光渔船自动监测的应用需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法，提高灯光渔船业务监测的自动化水平。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法，包括以下步骤：

(1)筛选夜光遥感数据；

(2)对筛选出的夜光遥感数据进行预处理，并裁剪出灯光渔船附近海域的子区图像；

(3)对子区图像采取中心极大值法求阈值，根据求取的阈值分割图像，大于阈值的点被保留下来，此时求取的目标为疑似目标图像；

(4)对疑似目标图像进行联通区域标记，统计每个区域的最大值，以及每个区域的像元数量，统计出小于腐蚀算子目标区域，并记录目标区域的最大值点；

(5)对图像进行腐蚀运算；

(6)对图像进行最大值滤波；

(7)将最大值滤波的图像减去疑似目标图像，选择零值点作为目标点输出。

所述步骤(1)中筛选夜光遥感数据的条件为：筛选的区域范围要求包含灯光渔船活动海域，时间要求有灯光渔船正在作业的时相，并且要求在灯光渔船活动海域范围云量覆盖小于10％。

所述步骤(2)中预处理包括遥感图像投影校正和噪声去除；其中，所述遥感图像投影校正采用兰伯特投影；所述噪声去除采用中值滤波和维纳滤波实现。

所述步骤(3)包括以下子步骤：

(31)求解子区图像横方向和纵方向的梯度；

(32)计算横方向和纵方向的梯度均值，然后统计大于均值的梯度图像点的位置信息；

(33)统计梯度大于梯度均值的点对应的预处理后图像点的DN值，在这些DN值中查找最大值和最小值，并取最大值和最小值的平均值；

(34)比较两个方向的阈值，取最小值；如果最小值大于98％位置对应的DN值，则保留该最小值；如果最小值小于98％对应的DN值，则取99％对应的DN值作为阈值。有益效果