[发明专利]一种基于高分遥感的河流补水效果智能化监测评估方法

权利要求书

1.一种基于高分遥感的河流补水效果智能化监测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、针对需要监测的河流补水范围，采集补水前后和补水过程中的多源高分遥感数据；

S2、对多源高分遥感数据进行时空一致性预处理，得到河流区域高分遥感影像；

S3、根据河流区域高分遥感影像对河流补水进行智能化监测，并形成多时相河流水面范围数据集；

S4、根据多时相河流水面范围数据集对河流补水效果进行评估。

2.根据权利要求1所述的河流补水效果智能化监测评估方法，其特征在于，所述步骤S1中多源高分遥感数据的选取标准为：

(1)选择无云或少云覆盖影像，且河流范围无云覆盖；

(2)影像没有缺失、噪声和异常像元；

(3)影像无明显气溶胶覆盖；

(4)影像中无冰雪覆盖；

(5)影像成像日期前后无降雨。

3.根据权利要求1所述的河流补水效果智能化监测评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、采集多源高分遥感数据中影像覆盖区域的DEM数据和Landsat 8数据；

S22、将Landsat 8数据作为参考影像，采集高精度控制点；

S23、结合影像覆盖区域的DEM数据和采集的高精度控制点，对影像的有理函数模型系数进行优化，并利用有理函数模型对高分遥感数据中的全色图像和多光谱图像进行几何校正；

S24、采用Pansharp融合方法对几何校正后的全色图像和多光谱图像进行融合，得到高空间分辨率的多光谱影像；

S25、采用影像直方图匹配方法对高空间分辨率的多光谱影像进行色调调整，根据影像特征点构建拼接线，实现区域影像镶嵌；

S26、根据河流中线矢量和河流宽度构建缓冲区，结合镶嵌影像和缓冲区范围裁剪影像中的河流范围，得到河流区域高分遥感影像。

4.根据权利要求3所述的河流补水效果智能化监测评估方法，其特征在于，所述步骤S23中的有理函数模型的表达式为：

其中，(L_n,S_n)表示影像中像素行列坐标(L,S)经平移和缩放后的正则化坐标，(X_n,Y_n,Z_n)表示影像中地面坐标(X,Y,Z)经平移和缩放后的正则化坐标，P_l(·)表示行像素有理函数的分子多项式，Q_l(·)表示行像素有理函数的分母多项式，P_s(·)表示列像素有理函数的分子多项式，Q_s(·)表示列像素有理函数的分母多项式。

5.根据权利要求1所述的河流补水效果智能化监测评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：

S31、根据河流区域高分遥感影像，采用人工兴趣区方法在像素层上分别标记水体和非水体高精度训练样本；

S32、将水体和非水体高精度训练样本输入到深度神经网络模型中，对模型参数进行优化训练，从而提取得到河流补水的水面范围；

S33、对河流补水的水面范围进行动态监测，并形成多时相河流水面范围数据集。