[发明专利]基于遥感影像的陆表水体提取方法和装置在审
| 申请号: | 201811306146.3 | 申请日: | 2018-11-05 |
| 公开(公告)号: | CN109472804A | 公开(公告)日: | 2019-03-15 |
| 发明(设计)人: | 王子丰;刘俊国 | 申请(专利权)人: | 南方科技大学 |
| 主分类号: | G06T7/136 | 分类号: | G06T7/136;G06T5/00 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 518000 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 水体 多光谱遥感影像 遥感影像 方法和装置 分割 遥感影像数据 阈值分割 多光谱 结果集 | ||
1.一种基于遥感影像的陆表水体提取方法,其特征在于,包括:
根据获取的多光谱遥感影像数据,确定多光谱段的水体指数集;所述多光谱遥感影像数据中包含陆表水体;
根据所述水体指数集确定初始分割阈值集,对所述初始分割阈值集进行调整得到最佳分割阈值集;
采用所述最佳阈值集分别对所述多光谱遥感影像数据进行阈值分割,得到陆表水体提取结果集,并从所述陆表水体提取结果集中确定最佳陆表水体提取结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述水体指数集包括:多光谱水体指数、归一化水体指数、改进的归一化水体指数和自动提取水体指数中的至少两个。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述初始分割阈值集进行调整得到最佳分割阈值集,包括:
针对每一个初始分割阈值,采用等步长试错策略,确定候选分割阈值集;
分别计算所述候选分割阈值集中各候选分割阈值对应的两个类的类间方差;
选择类间方差最大的候选分割阈值作为最佳分割阈值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据获取的多光谱遥感影像数据,确定多光谱段的水体指数集之前,还包括:
根据获取的多光谱遥感影像数据中的云量占比,对所述多光谱遥感影像数据进行筛选;
对筛选后的多光谱遥感影像数据进行辐射校正和大气校正。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述陆表水体提取结果集中确定最佳陆表水体提取结果,包括:
依据最佳似然水体指数判别规则,从所述陆表水体提取结果集中确定最佳陆表水体提取结果;其中,所述最佳似然水体指数判别规则包括:最优空间分辨率规则和最优水体总体分类精度规则。
6.一种基于遥感影像的陆表水体提取装置,其特征在于,包括:
水体指数确定模块,用于根据获取的多光谱遥感影像数据,确定多光谱段的水体指数集;所述多光谱遥感影像数据中包含陆表水体;
最佳阈值确定模块,用于根据所述水体指数集确定初始分割阈值集,对所述初始分割阈值集进行调整得到最佳分割阈值集;
分割提取模块,用于采用所述最佳阈值集分别对所述多光谱遥感影像数据进行阈值分割,得到陆表水体提取结果集,并从所述陆表水体提取结果集中确定最佳陆表水体提取结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述水体指数集包括:多光谱水体指数、归一化水体指数、改进的归一化水体指数和自动提取水体指数中的至少两个。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述最佳阈值确定模块具体用于:
针对每一个初始分割阈值,采用等步长试错策略,确定候选分割阈值集;
分别计算所述候选分割阈值集中各候选分割阈值对应的两个类的类间方差;
选择类间方差最大的候选分割阈值作为最佳分割阈值。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
影像数据筛选模块,用于根据获取的多光谱遥感影像数据中的云量占比,对所述多光谱遥感影像数据进行筛选;
影像数据校正模块,用于对筛选后的多光谱遥感影像数据进行辐射校正和大气校正。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述分割提取模块具体用于:
依据最佳似然水体指数判别规则,从所述陆表水体提取结果集中确定最佳陆表水体提取结果;其中,所述最佳似然水体指数判别规则包括:最优空间分辨率规则和最优水体总体分类精度规则。
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