[發明專利]一種利用面向對象分類技術對中等分辨率遙感圖像進行濱海濕地制圖的方法

有效

• 申請號: 201510975435.2
• 申請日: 2015-12-22
• 公開（公告）號: CN105447274B
• 公開（公告）日: 2018-07-27
• 發明（設計）人: 劉明月;王宗明;滿衛東;賈明明;毛德華;路春燕;任春穎
• 申請（專利權）人: 中國科學院東北地理與農業生態研究所
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 牟永林

一種利用面向對象分類技術對中等分辨率遙感圖像進行濱海濕地制圖的方法，本發明涉及對中等分辨率遙感圖像進行濱海濕地制圖的方法。本發明是要解決傳統遙感圖像分類方法無法準確區分各種濕地類別，且分類后結果通常存在“椒鹽現象”、“飛地現象”，不適用于中分辨率遙感影像的濱海濕地制圖。對Landsat8 OLI影像及DEM數據進行預處理；對步驟一中預處理后的Landsat8 OLI影像進行多尺度分割；導出生成濱海濕地典型地物光譜曲線；確定可用于區分濱海濕地典型地物特征；得到初步分類結果；優化分類結果；導出分類結果即濱海濕地典型地物對象，生成各濱海濕地類型矢量。本發明應用于濱海濕地制圖領域。

技術領域

本發明涉及對中等分辨率遙感圖像進行濱海濕地制圖的方法。

背景技術

濱海濕地位于陸地與海洋生態系統的交錯過渡帶，兼備海、陸特征的生態類型，具有特殊的水文、植被、土壤特征，在維持生物多樣性，碳存儲、調節氣候、控制污染等方面起著重要的作用。近年來，隨著氣候變化及人類活動的不斷影響，濱海地區自然環境及生態景觀變化顯著。因此，快速、準確地獲取濱海濕地景觀格局信息，對于濕地資源的管理，沿海地區開發利用及資源的可持續發展意義重大。然而，濱海濕地地處海陸交錯帶，且紅樹林、互花米草等植被分布于地勢開闊平坦的潮間帶淺灘，使得實地調查難以進行，常規手段進行準確定位及調查耗時費力，且時效性差。遙感技術可進行大范圍，近實時對地觀測。因此利用遙感技術監測濱海濕地地物類型，不僅節約成本，還可快速而準確的制圖。

面向對象的遙感解譯方法是通過影像分割將同質像元合并為對象，繼而根據對象間光譜、形狀、紋理、拓撲等差異來區分地物類別的方法。其突破了傳統分類方法基于像元進行分類和處理的局限，克服了分類結果存在椒鹽現象的缺點，并以含有更多語義信息的對象為處理單元，即可降低數據運算量提高分類效率，又可實現較高層次的遙感圖像分類。該方法是基于認知模型的遙感信息提取方法，更貼近人類的認知過程，已成為遙感信息提取領域主要的研究方向之一。

由于海浪及潮汐的周期運動，加之人類活動的影響，使得沿海地區景觀趨于復雜，傳統的濱海濕地分類方法，僅利用光譜特征，不能準確區分濕地類別。

發明內容

本發明是要解決傳統遙感圖像分類方法無法準確區分各種濕地類別，且分類后結果通常存在“椒鹽現象”、“飛地現象”，不適用于中分辨率遙感影像的濱海濕地制圖，而提供了一種利用面向對象分類技術對中等分辨率遙感圖像進行濱海濕地制圖的方法。

一種利用面向對象分類技術對中等分辨率遙感圖像進行濱海濕地制圖的方法，其特征在于按以下步驟實現：

步驟一：下載Landsat8 OLI影像及數字高程模型即DEM數據，并分別對Landsat8OLI影像及DEM數據進行預處理，對預處理后的Landsat8 OLI影像進行預判，確定濱海濕地典型地物，包括：紅樹林、互花米草、海水、灘涂、養殖池和建筑用地；

其中，所述對Landsat8 OLI影像預處理包括正射糾正和幾何精糾正；

所述對DEM數據預處理包括投影轉換，使DEM數據與Landsat8 OLI影像坐標系統一致，并在ArcGIS中利用Fill工具進行填洼削峰處理；

步驟二：對步驟一中預處理后的Landsat8 OLI影像進行多尺度分割，依據同質性標準將相鄰像元合并為對象，得到影像對象層；

步驟三：基于eCognition Developer 8.64軟件，根據實地調查樣點，獲得濱海濕地典型地物樣本對象，利用Object features中Layer Values工具計算濱海濕地典型地物樣本對象在Landsat8 OLI影像各波段的光譜均值，并導出生成濱海濕地典型地物光譜曲線；

步驟四：根據步驟三中得到的濱海濕地典型地物光譜曲線，綜合影像特征，確定可用于區分濱海濕地典型地物特征，并基于eCognition Developer 8.64軟件實現各特征的計算；