[发明专利]绿色、蓝色和灰色基础设施分类方法、装置、系统与介质

说明书

本发明公开了一种绿色、蓝色和灰色基础设施分类方法、装置、系统和介质，该方法包括：获取目标区域对应的多光谱照片，并基于所述多光谱照片，得到目标光波段图像集合以及彩色正射图；基于所述彩色正射图，得到样本文件，并根据所述目标光波段图像集合和所述样本文件，得到所述目标区域对应的绿色、蓝色和灰色基础设施分类结果。本发明根据目标区域对应的多光谱照片，得到目标光波段图像集合以及彩色正射图，并结合基于彩色正射图得到的样本文件以及目标光波段图像集合，得到目标区域对应的绿色、蓝色和灰色基础设施分类结果，提高了绿色、蓝色和灰色基础设施分类的准确度和效率。

技术领域

本发明涉及影像处理技术领域，尤其涉及绿色、蓝色和灰色基础设施分类方法、装置、系统与介质。

背景技术

目前，随着城市的不断发展，城市中的基础设施通常包含有水体、树木、草地、裸地、建筑、道路等，不同的基础设施对雨水的利用性能存在较大差异。因此，相关城市规划人员需要根据不同类型的基础设施的雨水利用性能，辅助城市进行规划建设，而现有的对城市中的基础设施进行分类的方法普遍存在准确度和效率较低的问题。如何提高绿色、蓝色和灰色基础设施分类的准确度和效率，是急需解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种绿色、蓝色和灰色基础设施分类方法、装置、系统与介质，旨在解决如何提高绿色、蓝色和灰色基础设施分类的准确度和效率的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种绿色、蓝色和灰色基础设施分类方法，所述绿色、蓝色和灰色基础设施分类方法包括如下步骤：

获取目标区域对应的多光谱照片，并基于所述多光谱照片，得到目标光波段图像集合以及彩色正射图；

基于所述彩色正射图，得到样本文件，并根据所述目标光波段图像集合和所述样本文件，得到所述目标区域对应的绿色、蓝色和灰色基础设施分类结果。

优选地，基于所述多光谱照片，得到目标光波段图像集合以及彩色正射图的步骤包括：

对所述多光谱照片进行二维重建操作，并根据经过所述二维重建操作的多光谱照片以及预设分辨率，得到目标光波段图像集合以及彩色正射图。

优选地，样本文件包括训练样本和验证样本，所述基于所述彩色正射图，得到样本文件的步骤包括：

根据预设网格间距，生成网格图像，并将所述网格图像与所述彩色正射图进行重叠，得到彩色网格正射图；

识别所述彩色网格正射图中每个格点对应的格点属性，并根据所述格点属性得到所述训练样本；

将所述彩色网格正射图中的网格图像进行偏移，以得到所述验证样本。

优选地，根据所述目标光波段图像集合和所述样本文件，得到所述目标区域对应的绿色、蓝色和灰色基础设施分类结果的步骤包括：

依据光谱相似性对所述目标光波段图像集合进行分割操作，得到形状对象，并根据所述样本文件中的所述训练样本和对应的所述形状对象光波段图像数值，计算得到绿色、蓝色和灰色基础设施预分类结果；

基于所述样本文件中的所述验证样本对所述绿色、蓝色和灰色基础设施预分类结果进行精度评价，得到精度评价结果，并基于所述精度评价结果，确定绿色、蓝色和灰色基础设施分类结果。

优选地，基于所述精度评价结果，确定绿色、蓝色和灰色基础设施分类结果的步骤包括：

将所述精度评价结果与预设精度进行对比，得到对比结果；

若所述对比结果为所述精度评价结果不小于所述预设精度，则将所述绿色、蓝色和灰色基础设施预分类结果确定为绿色、蓝色和灰色基础设施分类结果；