[发明专利]一种遥感影像内河洲滩智能化提取方法

说明书

为了解决遥感技术领域中内河洲滩提取难度较大、智能化程度不高的问题，本发明公开了一种遥感影像内河洲滩智能化提取方法，该方法利用多光谱遥感影像中内河洲滩与水体的空间特性及光谱特性，将遥感水体指数与神经网络进行联合，设计了适用于洲滩提取的贝叶斯正则化反馈神经网络结构，与标准反馈神经网络相比，该网络具有更好的泛化和识别能力，从而具有较好的内河洲滩提取精度。

技术领域

本发明属于遥感技术领域，涉及一种遥感影像内河洲滩智能化提取方法。

背景技术

内河洲滩是维系河流系统生态健康的关键区域，随着社会经济的不断发展，对于内河洲滩资源的有效利用尤其重要，一些内河洲滩上有人居住，在河流汛期时，由于水位上涨，部分内河洲滩的区域可能会被洪水淹没，这对内河洲滩居民的生命财产安全会造成重大威胁，随着遥感技术的发展，从遥感影像提取内河洲滩成为可能，并将成为内河洲滩监测的重要技术手段，遥感影像内河洲滩提取，对于内河洲滩资源的合理利用、防洪安全、生态环境建设与保护具有重要意义。

发明内容

本发明针对内河洲滩提取研究领域存在的问题，提供一种遥感影像内河洲滩智能化提取方法。

本发明的技术方案为一种遥感影像内河洲滩智能化提取方法，基于遥感水体指数与神经网络，包含以下步骤：

步骤1，在得到多光谱遥感影像后，利用贝叶斯正则化反馈神经网络对影像进行水陆识别，获得水陆二值化图像；

步骤2，在得到由步骤1处理后的水陆二值化图像后，对二值化图像进行非目标去除，所述非目标包括池塘、水田和部分船舶；

步骤3，进行内河洲滩提取，实现方式如下，

(3.1)对于洲滩大面积部分，采用区域生长方法进行内河洲滩提取，首先人工随机选取生长点，再执行区域生长算法进行八邻域扩张，从而得到目标内河洲滩；

(3.2)对于数量多、面积小的洲滩部分区域，采用手动框型选取方式获取框内内河洲滩像素；

步骤4，内河洲滩提取结果优化与渲染，实现方式如下,

(4.1)内河洲滩提取结果优化，设置为船舶大小阈值为T1，设置岛屿陆地大小阈值为T2，遍历图像中的像素，使用船舶大小阈值T1获取可能船舶像素，并将该像素作为种子点，然后使用区域生长算法来获取可能船舶对象集，然后进行判断，若船舶对象集像素数量T2，则判定为船舶对象，予以去除，完成内河洲滩提取结果的优化；

(4.2)内河洲滩提取结果渲染，将影像中的水体部分、内河洲滩部分、岸上陆地及其他地物分别设置为不同颜色，以此渲染并显示内河洲滩提取结果。

进一步的，步骤1中利用贝叶斯正则化反馈神经网络对影像进行水陆识别的具体实现方式如下，

以遥感影像的蓝色波段、红色波段、MNDWI水体指数作为输入特征向量；

在原图像上选取训练样本与测试样本，然后进行贝叶斯正则化反馈神经网络的训练，所述贝叶斯正则化反馈神经网络包括3层，其中输入层与输入向量特征值数量相等有3个神经元，隐含层包含10个神经元，输出层与分类目标数目相等由2个神经元构成，分类目标数目为水体和非水体两类；

最后利用训练好的贝叶斯正则化反馈神经网络对图像进行预测，获得水陆二值化图像。

进一步的，所述贝叶斯正则化反馈神经网络采用贝叶斯正则化算法作为训练函数，从输入层到隐含层的激活函数设置为tansig函数，从隐含层到输出层的激活函数设置为logsig函数。

进一步的，步骤2的具体实现方式如下，