[發(fā)明專利]基于像元的遙感震害信息提取與挖掘方法

無效

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• 申請日: 2010-02-11
• 公開（公告）號: CN101788685A
• 公開（公告）日: 2010-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王靜;吳劍;何挺;劉愛霞
• 申請（專利權(quán)）人: 中國土地勘測規(guī)劃院
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28;G06T7/00
• 代理公司: 北京凱特來知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;趙鎮(zhèn)勇

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種震害信息獲取方法，尤其涉及一種基于像元的遙感震害信息提取與 挖掘方法。

背景技術(shù)

震害信息的快速提取、震害損失的快速評估，是救災(zāi)決策的重要基礎(chǔ)信息。

現(xiàn)有技術(shù)中，震害信息的提取和評估，主要通過人工目視解譯的方法。

震害信息人工目視解譯，雖然在信息獲取的精度和可靠性上具有很大的優(yōu)勢，但由 于工作量大、效率低、成本高，信息解譯、匯集、整編所用時間長，難以滿足應(yīng)用上對 時效性的要求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種快速、高效，同時能保證足夠精度的基于像元的遙感震害 信息提取與挖掘方法。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

本發(fā)明的基于像元的遙感震害信息提取與挖掘方法，包括步驟：

首先，對災(zāi)前、災(zāi)后不同時相影像，通過光譜變異、主成分融合的方法自動發(fā)現(xiàn)變 化區(qū)域；

然后，運用雙閾值區(qū)域生長算法進行圖像分割，分割出對變化區(qū)域并獲取變化信息 二值圖像；

最后，對分割出的變化區(qū)域進行人工目視解譯，提取出其中的震害信息。

由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明所述的基于像元的遙感震害信息提 取與挖掘方法，由于首先對災(zāi)前、災(zāi)后不同時相影像，通過光譜變異、主成分融合的方 法自動發(fā)現(xiàn)變化區(qū)域；然后運用雙閾值區(qū)域生長算法進行圖像分割，分割出對變化區(qū)域 并獲取變化信息二值圖像；最后對分割出的變化區(qū)域及變化信息進行人工目視解譯，提 取出其中的震害信息。解決了震災(zāi)變化信息人工解譯的工作量大，調(diào)查周期長的不足， 提高了效率，同時能保證足夠精度。

具體實施方式

本發(fā)明的基于像元的遙感震害信息提取與挖掘方法，其較佳的具體實施方式，包括 步驟：

首先，對災(zāi)前、災(zāi)后不同時相影像，通過光譜變異、主成分融合的方法自動發(fā)現(xiàn)變 化區(qū)域；

然后，運用雙閾值區(qū)域生長算法進行圖像分割，分割出對變化區(qū)域并獲取變化信息 二值圖像；

最后，對分割出的變化區(qū)域和變化信息進行人工目視解譯，提取出其中的震害信 息。

所述的通過光譜變異、主成分融合的方法自動發(fā)現(xiàn)變化區(qū)域可以包括：

將災(zāi)前IKONOS影像和災(zāi)后QUICKBIRD影像分別做主成分變換，取它們各自的前3個分 量組成新的多光譜影像，再次進行主成分變換；

在得到的6個分量當中，前3個分量集合了兩種數(shù)據(jù)的主要信息，后面3個分量則反映 了變化的信息，選擇后3個分量進行假彩色合成得出發(fā)生變化的區(qū)域。

所述的進行圖像可以分割包括：

利用多個小區(qū)域的灰度直方圖計算大區(qū)域的分割雙閾值，確定分割目標的核心區(qū)域 和不確定區(qū)域，再利用像素鄰域灰度差作為區(qū)域生長條件，完成目標區(qū)域的分割。在進 行圖像分割之前，首先用小波變換方法對包含變化信息的影像進行去噪處理。

所述的對分割出的變化區(qū)域進行人工目視解譯時，可以結(jié)合以下數(shù)據(jù)資料：

DEM(數(shù)字高程模型)、水文分析，用于滑坡信息提取；

土地利用現(xiàn)狀圖，用于識別震害地類的改變；

NDVI指數(shù)(歸一化植被指數(shù))，用于分析非地震引起的不同季節(jié)植被覆蓋、耕地的 變化情況。

本發(fā)明在保證震害信息獲取的精度和可靠性的基礎(chǔ)上，解決了震災(zāi)變化信息人工解 譯的工作量大，調(diào)查周期長的不足，提高了效率，節(jié)約了成本。

下面通過具體實施例對本發(fā)明進行詳細的描述：

將震前IKONOS影像和震后QUICKBIRD影像分別做主成分變換，取它們各自的前3個分 量組成新的多光譜影像，再次進行主成分變換。在得到的6個分量當中，前幾個分量集合 了兩種數(shù)據(jù)的主要信息，后面幾個分量則反映了變化的信息，所以選擇后幾個分量進行 假彩色合成得出發(fā)生變化的區(qū)域。

應(yīng)用極小點最優(yōu)閾值方法對震害變化圖像進行區(qū)域分割分別提取變化區(qū)域，把所得 到的3幅二值圖像的數(shù)據(jù)矩陣相加求平均后得到最終的結(jié)果。