[發明專利]紅樹林識別方法及系統

有效

• 申請號: 201611178117.4
• 申請日: 2016-12-19
• 公開（公告）號: CN106709517B
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發明（設計）人: 宋芳妮;王瑋哲;趙軍;陳元偉;覃文建
• 申請（專利權）人: 航天恒星科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00;G06T7/40
• 代理公司: 北京善任知識產權代理有限公司 11650
• 代理人: 金楊

本發明公開了一種紅樹林識別方法及系統，其中方法包括：讀取待識別遙感圖像，采用假彩色合成技術對待識別遙感圖像進行處理，獲取相應的假彩色圖像；基于超像素算法對假彩色圖像進行面向對象的多尺度自適應分割，得到多個假彩色子圖像；對每一個假彩色子圖像進行屬性參數的計算，生成相應的帶有矢量信息的待識別文件；運用基于綜合特征的紅樹林識別算法對每一份待識別文件進行紅樹林識別，獲取待識別遙感圖像中的紅樹林區域。其采用基于超像素算法對待識別遙感圖像進行自適應分割，利用像素之間特征的相似程度將遙感圖像中的像素進行分組的目的，降低了后續圖像處理任務的復雜度，從而提高了紅樹林識別效率。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種紅樹林識別方法及系統。

背景技術

紅樹林是生長在熱帶、亞熱帶沿海潮間帶灘涂上特有的木本植物群落，屬于常綠闊葉林，對海岸帶的環境保護、生態平衡以及生物多樣化保護有非常重要的意義。由于紅樹林主要分布于淤泥深厚的海灣或河口鹽漬土壤上，其特殊的生長環境不利于大面積的野外實地調查，往往需要借助遙感技術來快速進行監測和調查。由此，基于遙感圖像的紅樹林檢測技術具有重要的意義。目前，傳統的基于遙感圖像的紅樹林檢測技術主要有目視解譯法、波段組合法、圖像分類法、專家分類法、模糊分類法和面向對象分類法等。但是，上述方法中對圖像的處理大多以像素為單位，用二維矩陣來表示一張圖像，并且其通常沒有考慮像素之間的空間組織關系，這就使得檢測算法處理效率過低，從而影像紅樹林的識別效率。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種紅樹林識別方法及系統，以解決傳統的紅樹林檢測技術的識別效率較低的問題。

為實現本發明目的提供的一種紅樹林識別方法，包括如下步驟：

讀取待識別遙感圖像，采用假彩色合成技術對所述待識別遙感圖像進行處理，獲取相應的假彩色圖像；

基于超像素算法對所述假彩色圖像進行面向對象的多尺度自適應分割，得到多個假彩色子圖像；

對每一個所述假彩色子圖像進行屬性參數的計算，生成相應的帶有矢量信息的待識別文件；

運用基于綜合特征的紅樹林識別算法對每一份所述待識別文件進行紅樹林識別，獲取所述待識別遙感圖像中的紅樹林區域。

在其中一個實施例中，所述采用假彩色合成技術對所述待識別遙感圖像進行處理，獲取相應的假彩色圖像，包括如下步驟：

由所述待識別遙感圖像中提取出三幀單譜段圖像；其中，所述三幀單譜段圖像分別為：第一譜段圖像、第二譜段圖像和第三譜段圖像；

逐個將所述第一譜段圖像中像元的灰度、第二譜段圖像中像元的灰度和第三譜段圖像中像元的灰度分別映射為LAB空間的色調分量、明度分量和彩度分量；

將映射得到的LAB空間的色調分量、明度分量和彩度分量進行合成，得到所述假彩色圖像。

在其中一個實施例中，所述基于超像素算法對所述假彩色圖像進行面向對象的多尺度自適應分割，得到多個假彩色子圖像，包括如下步驟：

初始化超像素分割的距離、標簽和聚類中心；

以當前像素點為中心，預設距離范圍內計算當前像素點到所有種子點的距離；

根據計算出的距離重新計算所述聚類中心，得到實際聚類中心；

判斷重新計算出的所述實際聚類中心與初始化設定的所述聚類中心是否相同；

當判斷出所述實際聚類中心與初始化設定的所述聚類中心相同時，結束分割；當判斷出所述實際聚類中心與初始化設定的所述聚類中心不同時，返回繼續執行所述以當前像素點為中心，預設距離范圍內計算當前像素點到所有種子點的距離的步驟，直至所述實際聚類中心與初始化設定的所述聚類中心相同為止。