[发明专利]一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法、装置和设备

说明书

本发明涉及一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法，包括采集待监测区域的遥感图像，并对遥感图像进行预处理后进行分割，提取各分割区域的目标特征；根据分割区域的目标特征、预设裸土地形的目标特征以及裸土监测模型，确定分割区域的裸土区域，其中裸土监测模型是基于U‑net神经网络模型训练得到的；将裸土区域的遥感影像与待监测区域的遥感图像的彩色合成图像进行叠置，得到待监测区域的裸土区域。本发明适用于大范围裸土变化监测，时空连续性强，不需要事先提取裸土。充分考虑到不同地物类型在不同遥感指标中呈现的差异性，进而判断是否发生裸土变化，且能够提高识别结果的精度。本发明还涉及一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测装置和设备。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法、装置和设备。

背景技术

水土流失是当今世界面临的一个严峻的生态环境问题，由其诱发的各种灾害也给人们的生产生活带来了威胁和损害，而其中裸土是水土流失区的主要地表景观。对此，快速并准确地定位裸土区域，进行地表裸土的时空变化分析，对于水土流失的治理工作尤其重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法、装置和设备。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法，所述方法包括：

采集待监测区域的遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理后进行分割，提取各分割区域的目标特征；

根据所述分割区域的目标特征、预设裸土地形的目标特征以及裸土监测模型，确定所述分割区域的裸土区域，其中所述裸土监测模型是基于U-net神经网络模型训练得到的；

将所有所述分割区域的裸土区域的遥感影像与所述待监测区域的遥感图像的彩色合成图像进行叠置，得到所述待监测区域的裸土区域。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步地，所述对所述遥感图像进行预处理后进行分割，提取各分割区域的目标特征，具体包括：

对所述遥感图像进行辐射定标、大气校正和裁剪，得到多个分割区域；

分别计算各所述分割区域中像元的NVDI时间序列曲线，计算各所述像元的NVDI时间序列曲线与标准裸土地形的NVDI时间序列曲线的相似度；

将所述相似度值大于预设阈值的所述像元的数量大于预设数量的所述分割区域作为待研究分割区域；

采用特征提取网络对各所述待研究分割区域进行二值化特征提取，获得各所述待研究分割区域的目标特征；其中，所述特征提取网络是基于双曲函数进行构建，并利用浮点特征提取网络进行训练后得到的。

进一步地，所述根据所述分割区域的目标特征、预设裸土地形的目标特征以及裸土监测模型，确定所述分割区域的裸土区域，具体包括：

将所述分割区域的目标特征和所述预设裸土地形的目标特征输入所述裸土监测模型，得到所述分割区域中的裸土区域。

进一步地，所述对所述遥感图像进行辐射定标、大气校正和裁剪，得到多个分割区域，具体包括：

对所述遥感图像进行标注包括农田、林地、裸土、河流、城镇和道路；

并对所述遥感图像进行随机裁剪、翻转、旋转、色度变化、明暗变化和噪声干扰；

对所述遥感图像进行超像素计算，得到若干相邻的所述分割区域。

进一步地，所述分别计算各所述分割区域中像元的NVDI时间序列曲线，计算各所述像元的NVDI时间序列曲线与裸土地形的标准NVDI时间序列曲线的相似度，具体包括：