[發(fā)明專利]一種遙感影像上土地利用地物邊界輪廓提取方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110453473.3
• 申請日: 2011-12-30
• 公開（公告）號: CN102565810A
• 公開（公告）日: 2012-07-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張曉東;姚璜;張煜
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: G01S17/89
• 分類號: G01S17/89;G06K9/46
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 薛玲

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感地物提取技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種遙感影像上土地利用地物邊界提取方法。

背景技術(shù)

遙感影像地物自動/半自動提取是遙感技術(shù)應(yīng)用的重要內(nèi)容之一，可以輔助工作者進行地物目標(biāo)的判別，從而避免人工提取地物目標(biāo)中大量繁瑣的操作；但是遙感影像有著高度的復(fù)雜性，這些復(fù)雜性如光照條件、大氣透明度以及目標(biāo)物紋理變化、遮擋等造成了遙感影像自動目標(biāo)提取的困難。而引入先驗知識，尤其是過往的地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)能夠為地物提取提供預(yù)設(shè)的地物形狀與位置信息，從而提高地物提取的效率與準(zhǔn)確性。

動態(tài)輪廓方法是一種已有GIS數(shù)據(jù)為導(dǎo)引時地物目標(biāo)提取的常用方法，但是通常需要劃分前景和背景，也即只能對單個目標(biāo)進行演化，限制了此方法的應(yīng)用范圍。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種效率較高，并可用于多目標(biāo)、多連通和復(fù)雜拓?fù)潢P(guān)系影像目標(biāo)提取的遙感影像上的土地利用地物邊界提取方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案為一種遙感影像上土地利用地物邊界提取方法，包括以下步驟：

步驟1，將遙感影像與GIS數(shù)據(jù)進行配準(zhǔn)；

步驟2，GIS數(shù)據(jù)提供的土地上每一個土地利用對象作為一個網(wǎng)格疊置于遙感影像之上，對所有的網(wǎng)格區(qū)域進行標(biāo)號，編號的值從1到????????????????????????????????????????????????，?為網(wǎng)格區(qū)域的個數(shù)；建立遙感影像中網(wǎng)格輪廓的節(jié)點和網(wǎng)格的對應(yīng)關(guān)系，形成節(jié)點鏈表和網(wǎng)格號碼鏈表，節(jié)點鏈表記錄網(wǎng)格輪廓的節(jié)點，網(wǎng)格號碼鏈表記錄節(jié)點所屬網(wǎng)格的號碼；

步驟3，對步驟2所得每一個網(wǎng)格內(nèi)影像的區(qū)域信息進行統(tǒng)計，獲取網(wǎng)格內(nèi)的光譜灰度信息統(tǒng)計值T，實現(xiàn)步驟如下，

步驟3.1，遍歷網(wǎng)格輪廓上所有節(jié)點的位置，設(shè)網(wǎng)格輪廓上某個節(jié)點的位置為，找到所有節(jié)點的取值中最大值與最小值,以及所有節(jié)點的取值中最大值與最小值，根據(jù)、、、確定每個網(wǎng)格的多邊形區(qū)域外包矩形；

步驟3.2，繪制網(wǎng)格輪廓上的直線段，在繪制完成后跟蹤網(wǎng)格輪廓的多邊形，建立用于描述多邊形的Freeman碼；

步驟3.3，依據(jù)步驟3.2中建立的Freeman碼，基于二維查表法建立輪廓值鏈表，所述輪廓值鏈表中記錄網(wǎng)格輪廓上坐標(biāo)為的節(jié)點所對應(yīng)的鏈表值為d(x,y)；

步驟3.4，依據(jù)步驟3.1建立的多邊形區(qū)域外包矩形建立多邊形外接矩形區(qū)域，通過對多邊形外接矩形區(qū)域進行由上至下、由左至右的掃描獲取多邊形區(qū)域；進行掃描獲取多邊形區(qū)域時，在開始將掃描線經(jīng)過的區(qū)域設(shè)置標(biāo)記c(x,y)為0，若掃描線經(jīng)過的鏈表值d(x,y)為-1，則設(shè)置標(biāo)記c(x,y)為1，若掃描線再掃描經(jīng)過的鏈表值d(x,y)為1，則再設(shè)置標(biāo)記c(x,y)為0，如此反復(fù)進行；

步驟3.5，計算步驟3.4所得多邊形區(qū)域的輪廓上第行像素的光譜灰度信息階統(tǒng)計值，計算公式如下

其中，為坐標(biāo)為的像素的光譜灰度值，為階數(shù)；

步驟3.6，通過分別計算步驟3.4所得多邊形區(qū)域內(nèi)外像素的個數(shù)得到多邊形區(qū)域內(nèi)面積、多邊形區(qū)域外面積；根據(jù)步驟3.4所得標(biāo)記d(x,y)與步驟3.5所得階統(tǒng)計值，計算網(wǎng)格內(nèi)的光譜灰度信息統(tǒng)計值T，計算公式如下

其中，表示網(wǎng)格，為網(wǎng)格中第個像素的坐標(biāo)，取值為1,2,…，為網(wǎng)格中像素的總數(shù)，為網(wǎng)格的輪廓，為網(wǎng)格內(nèi)的光譜灰度信息一次項統(tǒng)計值，為網(wǎng)格內(nèi)的光譜灰度信息平方項統(tǒng)計值；???????

步驟4，根據(jù)網(wǎng)格內(nèi)的光譜灰度信息統(tǒng)計值T計算所有網(wǎng)格的網(wǎng)格總能量，計算網(wǎng)格總能量采用網(wǎng)格能量函數(shù)，所述網(wǎng)格能量函數(shù)公式如下

其中，為第個網(wǎng)格中像素的總數(shù)，取值為1,2,…，為網(wǎng)格的總數(shù)；第個網(wǎng)格的光譜灰度信息統(tǒng)計值；表示的平方；為網(wǎng)格中像素的灰度；為網(wǎng)格輪廓參數(shù)，表示每個網(wǎng)格輪廓上每個節(jié)點的位置；、是第個網(wǎng)格中的光譜灰度信息一次項統(tǒng)計值和光譜灰度信息平方項統(tǒng)計值；

步驟5，通過迭代使網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的值最小，包括執(zhí)行以下子步驟，

步驟5.1，等概率在步驟2所得節(jié)點鏈表中隨機選取某個節(jié)點，將該節(jié)點由初始的位置(x,y)移動到(x+dx,y+dy)，其中dx,dy的變化范圍為（-d,d），而dx，dy的取值也是等概率地在范圍（-d，d）中選取；?

步驟5.2，進行移動節(jié)點的交叉測試，如果測試發(fā)現(xiàn)輪廓由于節(jié)點移動出現(xiàn)了自相交，則放棄當(dāng)前的移動并返回步驟5.1，否則進入步驟5.4；