[發(fā)明專利]一體化的光學(xué)遙感影像與GIS自動(dòng)配準(zhǔn)與水體提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310359358.9
• 申請(qǐng)日: 2013-08-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103400151A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 眭海剛;陳光;徐川;涂繼輝;劉俊怡;馬國(guó)銳;孫開(kāi)敏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴(yán)彥

1.一體化的光學(xué)遙感影像與GIS自動(dòng)配準(zhǔn)與水體提取方法，包括以下步驟：

步驟1，對(duì)輸入的光學(xué)遙感影像進(jìn)行分割，獲得水系初始分割結(jié)果；

步驟2，以每個(gè)水系初始分割結(jié)果中的每個(gè)對(duì)象為當(dāng)前待處理對(duì)象構(gòu)建局部緩沖區(qū)，進(jìn)行局部水平集演化分割，得到新的分割結(jié)果，構(gòu)成的分割結(jié)果對(duì)象集合記為R；

步驟3，基于形狀曲線相似度匹配GIS數(shù)據(jù)中水系層已有的基礎(chǔ)地理信息矢量數(shù)據(jù)集合V與步驟2所得集合R中對(duì)象，以GIS數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)配準(zhǔn)光學(xué)遙感影像，如果配準(zhǔn)成功則進(jìn)入步驟4，如果配準(zhǔn)不成功則將當(dāng)前的分割結(jié)果中每個(gè)對(duì)象作為當(dāng)前待處理對(duì)象返回步驟2，重新構(gòu)建局部緩沖區(qū)并進(jìn)行局部水平集演化分割；

步驟4，對(duì)經(jīng)步驟3配準(zhǔn)后的V與R做基于緩沖區(qū)的變化檢測(cè)，得到未變化水體R_w0、疑似變化水體R_w1和疑似新增水體R_nw；然后分別對(duì)疑似變化水體R_w1和疑似新增水體R_nw做進(jìn)一步的驗(yàn)證如下，

對(duì)疑似變化水體R_w1做基于骨架線相似性的檢測(cè)，確定真正變化的水體和未變化的水體，未變化的水體并入未變化水體R_w0，得到集合R‘_w0，R_w1中保留的變化水體記為集合R‘_w1；

對(duì)疑似新增水體R_nw進(jìn)行兩重驗(yàn)證，包括首先將R_nw與GIS數(shù)據(jù)中道路和建筑層對(duì)象做疊加分析，拓?fù)湎嘟坏膶?duì)象則非水體對(duì)象并從R_nw中濾除；然后對(duì)R_nw中剩余對(duì)象進(jìn)行上下文紋理特征過(guò)濾，包括提取R_nw中對(duì)象周邊背景紋理特征，并與疑似水體紋理特征做比較，如果紋理相似度超過(guò)預(yù)設(shè)紋理特征相似度閾值，則認(rèn)為該疑似水體對(duì)象為陰影的半影區(qū)域并從R_nw中濾除，過(guò)濾后剩余的疑似水體對(duì)象構(gòu)成集合R‘_nw；

步驟5，利用集合R‘_w0中對(duì)應(yīng)像元的多光譜值作為正樣本，隨機(jī)選擇光學(xué)遙感影像上集合R以外區(qū)域中的像元多光譜值作為負(fù)樣本，訓(xùn)練SVM分類器，并采用訓(xùn)練所得SVM分類器驗(yàn)證步驟4過(guò)濾后剩余的集合R“_nw中各對(duì)象是否為水體，在R‘_nw中保留驗(yàn)證結(jié)果為水體的對(duì)象，從R‘_nw中取出驗(yàn)證結(jié)果為非水體的對(duì)象，最終保留在R‘_nw中的對(duì)象記為集合R“_nw，以集合R“_nw為分割配準(zhǔn)提取的水體結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一體化的光學(xué)遙感影像與GIS自動(dòng)配準(zhǔn)與水體提取方法，其特征在于：步驟1中，判斷輸入的光學(xué)遙感影像是否具有NIR波段，有則采用NDWI分割，否則采用OTSU分割。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述一體化的光學(xué)遙感影像與GIS自動(dòng)配準(zhǔn)與水體提取方法，其特征在于：步驟2實(shí)現(xiàn)方式為，設(shè)步驟1所得水系初始分割結(jié)果中的所有對(duì)象構(gòu)成一個(gè)集合，以集合中的任一對(duì)象為當(dāng)前待處理對(duì)象，進(jìn)行以下步驟，

(a)對(duì)當(dāng)前待處理對(duì)象，按預(yù)設(shè)緩沖距離d構(gòu)建緩沖區(qū)，得到待處理影像區(qū)域；

(b)以(a)得到的待處理影像區(qū)域?yàn)閿?shù)據(jù)域，以當(dāng)前待處理對(duì)象為初始零水平集，表示為其中(x,y)為像素點(diǎn)坐標(biāo)，t為時(shí)間參數(shù)，設(shè)在曲線內(nèi)部曲線外部引入Heaviside函數(shù)和一維Dirac函數(shù)建立模型的能量函數(shù)如下，

其中，Ω為待處理影像區(qū)域，u₁，u₂分別為零水平集內(nèi)、外的平均灰度值，u為待處理影像區(qū)域某一點(diǎn)灰度值，為當(dāng)前點(diǎn)梯度的模，固定參數(shù)α₁,α₂＞0,β≥0,γ≥0；令u₁，u₂保持不變，使能量函數(shù)最小，得到其對(duì)應(yīng)的偏微分方程：

根據(jù)式(5)，采用C-V模型水平集演化方法分割提取水系的對(duì)象。