[发明专利]一种基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法、装置和设备

权利要求书

1.一种基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待进行水体提取区域的卫星遥感图像；

提取所述卫星遥感图像中各像元光谱特征值；

根据各所述像元光谱特征值和已训练的水体识别模型，确定待进行水体提取区域对应的水体区域分布；其中，已训练的水体识别模型是根据样本数据对MLP神经网络模型训练得到的；所述样本数据包括像元区域的类型以及每个所述像元区域对应的像元光谱特征值；所述类型包括清洁水体和浑浊水体。

2.根据权利要求1所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，其特征在于，所述提取所述卫星遥感图像中各像元光谱特征值之前，还包括：

利用预先构建的高斯混合模型标记所述卫星遥感图像中的初步水体区域；

基于所述初步水体区域，得到目标水体区域。

3.根据权利要求2所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，其特征在于，所述基于所述初步水体区域，得到目标水体区域，具体包括：

将所述初步水体区域平滑边缘轮廓后，将所述初步水体区域输入至迭代适应点算法，得到所述目标水体区域。

4.根据权利要求3所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，其特征在于，所述利用预先构建的高斯混合模型标记所述卫星遥感图像中的初步水体区域，具体包括：

利用所述高斯混合模型拟合所述卫星遥感图像的直方图统计函数，得到所述初步水体区域。

5.根据权利要求4所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

运用高斯混合函数拟合灰度统计函数，构建所述高斯混合模型框架；

利用期望最大算法对所述高斯混合模型框架进行参数估计，得到所述高斯混合模型框架中的各参数值；

利用所述高斯混合模型框架和各参数值生成所述高斯混合模型。

6.根据权利要求3所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，其特征在于，所述将所述初步水体区域平滑边缘轮廓，具体包括：

采用高斯低通滤波器处理所述初步水体区域，得到平滑的所述初步水体区域的影像。

7.根据权利要求6所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用目视解译方法筛选不同类型的像元区域；

对所述像元区域的样本进行提取，得到可见光波段光谱数据；

对所述可见光波段光谱数据进行处理，得到像元区域对应的去瑞利校正后的遥感反射率。

8.一种基于高分辨率卫星遥感的水体提取装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于获取待进行水体提取区域的卫星遥感图像；

提取模块，用于提取所述卫星遥感图像中各像元光谱特征值；

确定模块，用于根据各所述像元光谱特征值和已训练的水体识别模型，确定待进行水体提取区域对应的水体区域分布；其中，已训练的水体识别模型是根据样本数据对MLP神经网络模型训练得到的；所述样本数据包括像元区域的类型以及每个所述像元区域对应的像元光谱特征值；所述类型包括清洁水体和浑浊水体。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法的步骤。