[發明專利]基于面向對象影像特征的地理本體建模與語義推理方法

有效

• 申請號: 201611024360.0
• 申請日: 2016-11-18
• 公開（公告）號: CN106709989B
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 崔巍;周琪;鄭振東
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T7/10
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 王丹;劉琰

1.一種基于面向對象影像特征的地理本體建模與語義推理方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取研究地段的高分辨率遙感影像，對高分辨率遙感影像進行預處理和多尺度分割，建立影像對象層次結構；

S2、根據影像對象層次結構進行領域劃分，并對每個領域進行地類劃分；根據高分辨率遙感影像的遙感特征值，包括光譜特征值和形狀特征值，對每個領域的不同地類進行地理本體建模，得到不同領域的地理本體；

步驟S2中得到不同領域的地理本體后，把不同領域的地理本體映射到同一個遙感影像層次結構中；

S3、對不同領域的地理本體，計算各個地類的遙感特征值的值域；并計算不同地類的值域之間的交集；若兩個值域之間存在交集，則計算兩個值域之間的并集，以及交集占并集的百分比；

S4、根據交集的大小，建立領域內的地類的語義關聯，以及不同領域之間的地類的語義關聯；

步驟S4中建立語義關聯包括直接語義關聯和間接語義關聯；

判斷直接語義關聯的方法為：

若兩個地類的某個遙感特征值的交集為空集，則這兩個地類之間沒有語義關聯關系；

若兩個地類的所有遙感特征值的值域均相交，且值域之間存在包含關系，則這兩個地類之間為上下義關系；

若兩個地類的所有遙感特征值的值域均相交，且存在交集占并集的百分比小于10％,則這兩個地類之間沒有語義關聯關系；

若兩個地類的所有遙感特征值的值域均相交，且存在交集占并集的百分比大于10％且小于80％，則這兩個地類之間為語義相似關系；

若兩個地類的所有遙感特征值的值域均相交，且存在交集占并集的百分比大于80％，則這兩個地類之間為同義關系；

步驟S2中對每個領域的不同地類進行地理本體建模的方法為:

S21、地類確定：根據領域的分類標準，對不同地類進行劃分；

S22、最優分割尺寸選擇：對各個地類選擇其對應的最優分割尺寸；

S23、地類樣本選擇：在各個地類的最優分割尺寸下選擇地類樣本，該地類樣本包括同類像元組成的遙感對象和摻雜了其他類型像元的遙感對象，增加地類樣本的覆蓋面使后期分析的精度達到最大；

S24、計算屬性統計表：對每個地類樣本，計算其光譜和形狀統計值，統計每個屬性值的最大值、次大值、最小值和次小值，得到每個地類樣本的屬性統計表；

S25、計算值域范圍：對每個地類樣本的各個屬性值，用次大值和次小值之間的范圍作為地類樣本在該屬性上的值域；

S26、統計值域圖：根據所有地類樣本的值域范圍統計結果，按屬性進行統計，即統計每個屬性值上不同地類的屬性值域，并做出值域圖；

S27、值域圖統計規則：根據值域圖，針對具體的地類，在所有屬性中選擇出與其他地類區別最大的屬性，以此屬性值值域進行篩選，剔除一部分干擾，重復此步驟，增加屬性數目，進一步剔除干擾；

S28、建立地理本體：根據統計的屬性規則，建立該領域的地理本體。

2.根據權利要求1所述的基于面向對象影像特征的地理本體建模與語義推理方法，其特征在于，步驟S1中對高分辨率遙感影像進行預處理的方法包括：幾何校正、大氣校正和裁剪拼接。

3.根據權利要求1所述的基于面向對象影像特征的地理本體建模與語義推理方法，其特征在于，步驟S22中選擇最優分割尺寸的方法包括：最大面積法，均值方差法和目標函數法。

4.根據權利要求1所述的基于面向對象影像特征的地理本體建模與語義推理方法，其特征在于，步驟S24中的屬性包括：歸一化植被指數、郁閉度、邊界指數、亮度、長寬比、第一波段光譜均值和形狀指數。

5.根據權利要求1所述的基于面向對象影像特征的地理本體建模與語義推理方法，其特征在于，步驟S3中的遙感特征值包括：紅波段均值，最大光譜差值、紅波段比值、歸一化植被指數、對比度、相關性和能量。

6.根據權利要求1所述的基于面向對象影像特征的地理本體建模與語義推理方法，其特征在于，判斷間接語義關聯的方法為：

若兩個地類之間為同義關系，則其中任意一個地類的上層地類，與另一個地類之間為上下義關系。