[发明专利]光学遥感影像大范围地表水提取方法及装置

说明书

本发明公开了一种光学遥感影像大范围地表水提取方法及装置，包括：基于全球地表水数据集和全球湖库数据集提取对象化水体的最大范围，获得最大范围水体对象数据集；根据所述最大范围水体对象数据集，确定目标水体范围；基于遥感影像的波段数据进行归一化处理，获得归一化水指数图像；计算所述目标水体范围对应的图像与所述归一化水指数图像进行掩膜处理，得到处理后的图像；对所述处理后的图像进行二值化分割，获得所述目标水体范围对应的地表水体分类图。本发明实现了大范围地表水体的最大范围对象化处理与提取，基于最大水体范围的地表水提取，实现了提升地表水提取的准确性以及效率的目的。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种光学遥感影像大范围地表水提取方法及装置。

背景技术

利用遥感影像自动提取地表水是一个非常重要的研究内容。目前，面对长时间序列大范围地表水体的范围识别，主要应用的技术包括：基于非监督分类的地表水体识别、基于监督分类的地表水体识别以及单纯的灰度直方图阈值方法。

其中，基于非监督分类的地表水体识别是根据遥感影像像素的波段值之间的距离大小进行分类的技术，主要的依据是不同的地物之间具有不同的光谱反射特征曲线。例如，水体对绿光波段反射强在近红外波段吸收强，相比之下植被在近红外波段发射强红光波段吸收强，像素波段值之间的距离度量方法决定非监督分类的具体计算模型，总体来说，距离越近的归为一类，通过输入分区的种类和分类方法，输出分类影响。基于监督分类的地表水体识别时，监督分类时通过已标记好的训练数据的搜集，此处为带类型标签的遥感影像的像素波段值，输入并训练模型，反复迭代之后，得到训练好的监督分类模型，再输入待分类像素，最终实现遥感影像的分类。单纯的灰度直方图阈值法是针对单景遥感影像，或者针对将大区域遥感拼接影像划分的规则格网内的影像，计算水体指数，得到灰度影像，然后统计灰度直方图。由于水体的水体指数高于陆地，水体和陆地的直方图峰值之间会存在波谷，通过算法识别波谷所在的水体指数值，即为区分水体和陆地的阈值，大于等于该阈值的像素分类为水体，小于该阈值分类为非水体。

但是，基于监督分类和非监督分类的地表水体识别存在易将建筑物阴影、云阴影、山体阴影、火山灰覆盖等地表错分为水体；并且容易漏分具有特殊光谱特征的水体，如泥沙含量高，或者生长有水生植物的水体。并且，对于单景遥感影像或者小范围的地表水分类，针对该影像和地区特定的光照条件、地表覆盖类型、辐射强度等地表特征，建立特有的分类模型较为容易，但是针对全球范围的地表水提取，由于地表覆盖的区域性差别，无法仅通过建立一个模型将全球所有的地表分类完成，这样需要针对每一片特征区域，分别建立大量的分类模型，因此效率低、成本高且管理难度大。不仅空间上，同一区域，不同的季节，地表覆盖和光照条件变化也非常明显，模型需要大量的不同季节的训练样本或者针对不同季节单独建模。监督分类还需要准备各个特征区域训练样本数量，采集工作量大，成本高，时间长。此外，单纯的灰度直方图阈值法也存在上述的易错分和易漏分的问题。可见，现有的地表水提取方法普遍存在提取不准确以及效率低的问题。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种光学遥感影像大范围地表水提取方法及装置，实现了提升地表水提取的准确性以及效率的目的。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种光学遥感影像大范围地表水提取方法，包括：

基于全球地表水数据集和全球湖库数据集提取对象化水体的最大范围，获得最大范围水体对象数据集；

根据所述最大范围水体对象数据集，确定目标水体范围；

基于遥感影像的波段数据进行归一化处理，获得归一化水指数图像；

计算所述目标水体范围对应的图像与所述归一化水指数图像进行掩膜处理，得到处理后的图像；

对所述处理后的图像进行二值化分割，获得所述目标水体范围对应的地表水体分类图。