[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

说明书

本发明涉及一种基于高分辨率卫星遥感的水体提取方法，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。本发明采用利用遥感技术实现水体提取具有广泛性和时效性。本发明还涉及一种基于高分辨率卫星遥感的水体提取装置和设备。

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水体提取方法、装置和设备。

背景技术

湖泊等水体作为陆地生态系统的重要组成部分，在自然界的水分循环中发挥着重要的作用。各个水体流域不仅能够调节生态环境变化，也是人类赖以生存和社会发展的重要自然资源。及时掌握水体区域形态，对人类的生产生活和生态环境的可持续发展具有重要的意义。研究工作者们一般都是通过实地勘察以获取湖泊等水体的形态信息，这种方法在效率和精度上均难满足要求。

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水体提取方法、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水体提取方法，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。

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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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；