[发明专利]基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法、系统及介质

权利要求书

1.一种基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取高分辨卫星遥感影像，对所述影像进行预处理，得到包括有几何定位的反射率数据；

基于双边滤波、OTSU算法、开运算形态学及NDVI，对所述反射率数据进行处理，得到初始鱼塘矢量结果和植被覆盖矢量结果；

对所述初始鱼塘矢量结果和植被覆盖矢量结果进行矢量擦除运算，将植被区域的伪鱼塘矢量去除，得到非植被区域候选鱼塘矢量；

对所述候选鱼塘矢量进行处理，得到鱼塘最终提取结果。

2.根据权利要求1所述的基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法，其特征在于，所述预处理包括辐射定标、大气校正以及正射校正。

3.根据权利要求1所述的基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法，其特征在于，所述对所述反射率数据进行处理包括：

A、抽取所述反射率数据的第4波段，通过非线性滤波器双边滤波对所述波段进行处理，将像素的空间距离关系和颜色相似性纳入计算，保留所述影像的目标边缘并平滑内部细节；

B、基于OTSU算法的最大类间方差法对步骤A处理后的影像进行阈值分割，自动计算得到鱼塘与非鱼塘区域最佳分割阈值，根据所述阈值进行二值化处理；

C、对步骤B得到的二值化影像进行开运算形态学处理；

D、将步骤C经过开运算处理后的影像进行矢量化处理，得到矢量数据；

E、根据统计的鱼塘面积最小值和最大值，设定面积阈值d和D，将小于阈值d和大于D的矢量删除，得到初始鱼塘矢量结果。

4.根据权利要求1或3所述的基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法，其特征在于，所述对所述反射率数据处理还包括：

F、基于NDVI对所述反射率数据进行波段运算，根据实际运算结果确定植被与非植被区域分割阈值，根据所述植被与非植被区域分割阈值进行二值化处理；

G、将步骤F中二值化处理后的影像进行矢量化处理，根据实际情况计算最小植被区域面积，将面积小于所述最小植被区域面积的候选植被矢量删除，得到植被矢量结果。

5.根据权利要求1所述的基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法，其特征在于，所述矢量擦除运算包括：

设定所述初始鱼塘矢量为输入要素，所述植被矢量为擦除要素；

通过将所述输入要素与所述擦除要素的多边形相叠加来创建要素类；

将所述输入要素处于所述擦除要素外部边界之外的部分复制到输出要素类，得到非植被区域鱼塘矢量。

6.根据权利要求1所述的基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法，其特征在于，所述对所述候选鱼塘矢量进行处理包括：

对所述候选鱼塘矢量进行平滑面处理，平滑矢量边界，去除毛刺。

7.根据权利要求1所述的基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别方法，其特征在于，所述对所述候选鱼塘矢量进行处理包括：

对所述候选鱼塘矢量进行人工干预，去除错提鱼塘矢量或者补画漏提鱼塘。

8.一种基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别系统，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取高分辨卫星遥感影像，对所述影像进行预处理，得到包括有几何定位的反射率数据；

第一处理模块，用于基于双边滤波、OTSU算法、开运算形态学及NDVI，对所述反射率数据进行处理，得到初始鱼塘矢量结果和植被覆盖矢量结果；

第二处理模块，用于对所述初始鱼塘矢量结果和植被覆盖矢量结果进行矢量擦除运算，将植被区域的伪鱼塘矢量去除，得到非植被区域候选鱼塘矢量；

第三处理模块，用于对所述候选鱼塘矢量进行处理，得到鱼塘最终提取结果。

9.根据权利要求8所述的基于高分辨率卫星遥感影像的鱼塘识别系统，其特征在于，所述第一处理模块用于基于所述预处理模块得到的所述反射率数据，通过双边滤波、OTSU算法分割以及开运算图像处理方法对所述反射率数据进行处理，得到初始鱼塘矢量结果。

10.一种计算机可读存储介质，其上储存有程序指令，所述程序指令被处理器执行时实施如权利要求1至7中任一项所述的方法。