[发明专利]一种利用决策树提取卫星影像中水体的方法、设备及介质

说明书

本发明提供了一种利用决策树提取卫星影像中水体的方法、设备及介质，所述方法包括：将多波段遥感影像读取为矩阵数据并生成所需指数矩阵数据；根据所述矩阵数据设定3段式阈值；根据所述3段式阈值建立3支决策树，带入数据进行计算，形成全部树枝文件；分析所述3支决策树的树枝文件；根据树枝的分析结果，形成简化的决策树并生成简化后的树枝文件；根据所述简化后的树枝文件，统计3支决策树识别出的水体信息并进行优化判断；根据上述判断的结果，生成最终文件。采用本发明提供的利用决策树提取卫星影像中水体的方法，能够实现高效、大范围应用且识别准确率高。

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，尤其是涉及一种利用决策树提取卫星影像中水体的方法、设备及介质。

背景技术

水体是一个非常重要的参量，基于遥感影像获取大范围水体信息有着其它技术无可比拟的优势。基于遥感技术，常见的水体信息提取方法主要分为：单波段或多波段阈值法、水体指数法、分类法等。单波段或多波段阈值法通常设定一个阈值，据此判断是否为水体，方法比较简单，但是精度较差，而且阈值因区域而异，不宜于大范围应用。水体指数法是利用构建的归一化水体指数进行水体的识别。同样也需要设定一个阈值为确定是否为水体，该方法较波段阈值法有进步，但是水体与阴影很难区分，二者经常是混合在一起的。分类法的使用也很多，选取水体样本，然后利用不同的分类算子，将整个区域的分类和其它类别区分开来。分类法的精度可以得到提升，但是由于分类法计算时间长，而且需要采集大量的样本，开展全球水体的识别时，其效率并不能满足需要。另外，光学遥感影像与微波、雷达影像的特点不同，使用时应考虑的因素也不同。

事实上，不同来源的光学数据也有其本身的优势和制约因素。通常国产卫星主要采用蓝、绿、红和近红外通道，可以利用的光谱信息也就这么多。如果不需要借助其它辅助数据，开展水体提取的效率将会大大提高。

发明内容

现有技术存在的问题：

现有技术没有一种效率高，能够大范围应用且识别准确率高的基于遥感影像识别水体的方法。

针对现有技术存在的缺陷，第一方面，本发明提供了一种利用决策树提取卫星影像中水体的方法，包括：

将多波段遥感影像读取为矩阵数据并生成所需指数矩阵数据；

根据所述矩阵数据设定3段式阈值；

根据所述3段式阈值建立3支决策树，带入数据进行计算，形成全部树枝文件；

分析所述3支决策树的树枝文件；

根据树枝的分析结果，形成简化的决策树并生成简化后的树枝文件；

根据所述简化后的树枝文件，统计3支决策树识别出的水体信息并进行优化判断；

根据上述判断的结果，生成最终文件。

本发明的有益效果是：

采用本发明提供的利用决策树提取卫星影像中水体的方法，能够高效、能够大范围应用且识别准确率高的实现在遥感卫星影像中识别水体。

进一步，所述将多波段遥感影像读取为矩阵数据之后还包括：根据所述矩阵数据，按照通用的公式生成以下参数中的一个或多个参数：归一化植被指数、归一化水体指数、归一化绿红指数、比值植被指数、4个波段反射率的贡献比、4个波段反射率均分贡献比。

采用上述进一步方案的有益效果是：

通过采用通用公式对所述矩阵数据进行参数计算，从多个参数角度综合描述所述矩阵的数据。

进一步，在所述根据所述矩阵数据设定3段式阈值时，设定3段式阈值包括设定以下参数中的一个或多个参数：蓝波段、归一化植被指数、归一化水体指数、归一化绿红指数、比值植被指数、4个波段反射率的贡献比、4个波段反射率均分贡献比。