[發明專利]基于多光譜遙感影像的水色異常對象提取方法及系統

在審

• 申請號: 201610111884.7
• 申請日: 2016-02-29
• 公開（公告）號: CN105761286A
• 公開（公告）日: 2016-07-13
• 發明（設計）人: 馬萬棟;殷守敬;朱利;王雪蕾;吳迪;王晨;馮愛萍;侯海倩;孟斌
• 申請（專利權）人: 環境保護部衛星環境應用中心
• 主分類號: G06T7/40
• 分類號: G06T7/40;G06T7/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李相雨

技術領域

本發明涉及水體監測領域，更具體涉及一種基于多光譜遙感影像的水色異常對象提取方法及系統。

背景技術

水色異常對象，例如滸苔爆發是近岸海域由于水體富營養化而導致的一種水環境災害事件。當水色異常對象爆發時會導致水體透明度降低,水色異常對象死亡后的降解物會導致水體溶解氧降低，水質惡化，嚴重影響水體水質，因此需要對近岸海域水色異常對象分布面積和位置進行實時、快速監測，從而對水色異常對象災害進行實時部署和應急處理，為環境管理和應急部門提供技術支撐，提高對突發水環境應急事件的監測能力。

水色異常對象，例如滸苔，一般具有典型的光譜特征，可利用遙感技術監測。目前對于水體水色異常對象信息的遙感監測常用方法是：對多光譜遙感影像進行處理后獲取遙感反射率影像，結合水色異常對象的光譜特征，如滸苔、水華等主要利用近紅外波段和紅波段的遙感反射率計算NDVI(歸一化植被指數)，然后通過設定閾值，對NDVI圖像進行閾值分割，提取水色異常對象的分布像元數，再通過遙感影像的空間分辨率計算水色異常對象的分布面積，實現對水色異常對象信息的提取。

該方法中的閾值都是人為依據經驗設定的，操作步驟繁瑣，并且閾值的選取因不同人員選取的樣點數量等原因而存在差異，因此水色異常對象提取的面積和范圍容易由于人為原因造成精確度低；同時此方法僅考慮了紅波段和近紅外兩個波段，沒有考慮水色異常對象在其他波段的光譜信息，造成光譜信息的大量丟失(而且對于某些水色異常對象而言，并沒有明顯的特征波段)，從而大大降低了水色異常對象提取的精確度。另外，上述方法適用于水色異常對象完全覆蓋水面狀況的信息提取，但是對于水體和水色異常對象混合的像元(不同混合比例的水色異常對象和水體構成的像元或處于不同水體深度的水色異常對象組成的像元)，提取精確度極低。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明要解決的技術問題是如何以簡單、自動化的方式獲取高精確度的水色異常對象的分布。

(二)技術方案

為了解決上述技術問題，本發明提供了基于多光譜遙感影像的水色異常對象提取方法，所述方法包括以下步驟：

S1、獲取含有水色異常對象的水面的多光譜遙感影像，并根據所獲取的多光譜遙感影像獲取對應的遙感反射率；

S2、對所述遙感反射率進行水陸分離及去云處理，得到水域部分的遙感反射率；

S3、利用所述水域部分的遙感反射率構建多維光譜空間，并對所述多維光譜空間進行主成分分析獲得第一主成分；

S4、計算所述第一主成分的直方圖，設置最小像元灰度值為初始閾值，并把初始閾值作為第一主成分的分割閾值；

S5、利用所述分割閾值對所述第一主成分進行分割，形成目標分量和背景分量兩部分，其中目標分量的灰度均值大于背景分量的灰度均值；

S6、計算目標分量中所有像元的灰度均值以及目標分量中所有像元的個數占第一主成分像元總數的比例；計算背景分量中所有像元的灰度均值和背景分量中所有像元的個數占第一主成分像元總數的比例，并利用所述均值和比例計算目標分量和背景分量之間的類間方差；

S7、判斷目標分量和背景分量之間的類間方差是否大于預定的類間方差，若是，則更新所述預定的類間方差值為當前的類間方差值；若否，則保留當前預定的類間方差值；

S8、將直方圖中所有像元灰度值作為分割閾值從小到大依次遍歷，重復步驟S5-S7，獲取目標分量和背景分量之間的類間方差最大時的像元值，并作為分割閾值；

S9、將分割閾值更新為當前的分割閾值的預定倍數，并利用更新后的分割閾值對所述第一主成分進行分割，形成水色異常對象部分和背景部分；同時根據所述水色異常對象部分確定水色異常對象的位置分布；

S10、對所述水色異常對象部分進行像元統計，并根據統計結果計算水色異常對象分布的面積，獲取水色異常對象的面積和分布。

優選地，所述步驟S4中在計算所述第一主成分生成直方圖，之后利用所述直方圖信息計算所述第一主成分的分割閾值。

優選地，所述預定倍數根據水色異常對象設置。

優選地，所述步驟S3中構建多維光譜空間之后還包括：

對于每一個波段，計算其在不同光譜空間的相關矩陣；

利用所有的所述相關矩陣確定所述第一主成分。

優選地，所述水色異常對象為水華、滸苔、赤潮、溢油、黑水團或漂浮垃圾等。