[发明专利]一种多源遥感卫星影像几何语义一体化处理方法和系统

说明书

本发明公开了一种多源遥感卫星影像几何语义一体化处理方法和系统，该方法区别于传统的先进行遥感影像几何精校正，然后进行语义分割和信息提取的传统方案，提出了包含语义信息提取、语义信息辅助的自动化几何精校正、语义信息优化三个步骤。首先从标准景影像中初步提取云、水面、冰雪、云影、人工建筑物等对几何精校正具有较大影响的地类信息，然后在这些信息的辅助下排除干扰，实现全自动的遥感影像几何精校正、匀光匀色、无缝镶嵌、影像合成等处理，最后在高精度多源合成影像中，提取更丰富的语义信息和目标信息，得到超大规模多源合成影像及其对应的语义地图及地类专题地图。

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，涉及一种多源遥感卫星影像几何语义一体化处理方法和系统。

背景技术

早期的多源卫星影像几何精校正和语义分割处理系统的工作流程，一般是先通过影像匹配、区域网平差、正射纠正、影像匀色和镶嵌等过程得到高精度的多源遥感卫星合成影像，然后从合成影像中通过智能化的手段或人工的手段获取目标信息、地物覆盖信息等语义信息。但是在这一类处理系统中，没有发挥语义信息在多源遥感卫星影像合成中的作用。

在缺乏语义信息的情况下，多源影像高精度合成会遇到如下问题：①影像匹配点可能分布在云、水面、冰雪等不稳定地物上，降低了几何精校正精度；②自动匹配获得的控制点可能分布在建筑物等“非地面表面”上，这种控制点无法从DEM中自动获得准确的高程；③影像中的云、云影、冰雪等存在一定镜面反射的区域会对影像的融合、匀光匀色等操作造成不良影响；④在缺乏建筑物和树木覆盖信息的情况下，镶嵌线可能穿过这种障碍地物，造成镶嵌线两边影像的错位。这些问题一方面降低了自动化多源遥感合成影像生产的质量(如降低几何精度、导致融合影像存在晕边现象、造成匀光匀色后的影像偏色等)，另一方面使得一些工作只能通过大量的人工干预才能完成(如通过人工编辑镶嵌线绕开建筑物、树木等障碍地物)。

考虑到基于深度学习等手段的遥感影像语义信息自动提取的精度、可靠性和泛化能力不断提高，已经可以满足自动化遥感影像几何校正与合成的要求，同时考虑到遥感影像语义信息的提取不依赖高精度的地理信息，本发明提出了一种几何语义一体化的多源遥感卫星影像处理方法。

发明内容

本发明公开了一种多源遥感卫星影像几何语义一体化处理方法。该方法区别于传统的先进行遥感影像几何精校正，然后进行语义分割和信息提取的传统方案，提出了包含语义信息提取、语义信息辅助的自动化几何精校正、语义信息优化三个步骤。本方法先从标准景影像中初步提取云、水面、冰雪、云影、人工建筑物等对几何精校正具有较大影响的地类信息，然后在这些信息的辅助下排除干扰，实现全自动的遥感影像几何精校正、匀光匀色、无缝镶嵌、影像合成等处理，最后在高精度多源合成影像中，提取更丰富的语义信息和目标信息等，最终得到超大规模多源合成影像及其对应的语义地图和地类专题地图。

本发明提供一种多源遥感卫星影像几何语义一体化处理系统，包括以下模块：

语义信息预提取模块，用于标准景遥感影像的语义信息预提取，包括从标准景遥感影像中提取云、水面、冰雪、云影、建筑物、树木地物覆盖范围掩膜图，定义为选择相应的二值图，通过“或运算”为每一幅标准景影像合成同一影像范围的“不稳定地物掩膜图”、“非地面地物掩膜图”和“弱光谱或纹理质量掩膜图”；

其中“不稳定地物覆盖掩膜图”中值为1的区域对应云、水面、冰雪，即随时间、季节因素的变化快速发生变化地物；

“非地面地物覆盖掩膜图”中值为1的区域对应建筑物、树木，即高于地面的地物；

“弱光谱或纹理质量范围掩膜图”中值为1的区域对应通过云、云影、冰雪，即光谱或纹理质量不稳定的地物；

精校正模块，用于结合语义信息预提取模块中提取的语义信息，实现多源遥感影像几何定向模型的精校正，利用精校正的几何定向模型对遥感影像进行正射纠正得到正射影像；