[發明專利]一種對高分辨率影像的地物提取方法及裝置在審
| 申請號: | 201710193271.7 | 申請日: | 2017-03-28 |
| 公開(公告)號: | CN106951877A | 公開(公告)日: | 2017-07-14 |
| 發明(設計)人: | 羅新偉;江春華;陳顯龍;方文;黃小兵;孫士欣 | 申請(專利權)人: | 北京恒華偉業科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司11227 | 代理人: | 王寶筠 |
| 地址: | 100011 北京市西*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 高分辨率 影像 地物 提取 方法 裝置 | ||
1.一種對高分辨率影像的地物提取方法,其特征在于,所述方法包括:
對待提取的高分辨率影像進行預處理,得到所述高分辨率影像的光譜特征影像SpectralNMF;
建立所述待提取的高分辨率影像的三類多尺度特征影像:光譜特征的多尺度形態學特征影像地物延展特征的多尺度形態學特征影像和地表下墊面物理特征的多尺度形態學特征影像
根據所述待提取的高分辨率影像的所述光譜特征影像SpectralNMF和所述三類多尺度特征影像,定義所述待提取的高分辨率影像的三類光譜-空間特征:光譜-光譜特征的多尺度形態學特征光譜-地物延展特征的多尺度形態學特征和光譜-地表下墊面物理特征的多尺度形態學特征
基于所述待提取的高分辨率影像的三類光譜-空間特征和預先建立的支持向量機的概率融合光譜-空間特征的分類模型,對所述待提取的高分辨率影像進行地物分類,并依據地物分類結果完成對所述待提取的高分辨率影像的地物提取。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對待提取的高分辨率影像進行預處理,得到所述高分辨率影像的光譜特征影像SpectralNMF,包括:
獲取所述待提取的高分辨率影像的多個光譜波段;
對多個所述光譜波段進行降噪處理,得到降噪后的多個光譜波段;
利用非負矩陣分解NMF變換對多個所述降噪后的光譜波段進行降維處理,得到所述高分辨率影像的光譜特征影像SpectralNMF。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述建立所述待提取的高分辨率影像的三類多尺度特征影像:光譜特征的多尺度形態學特征影像地物延展特征的多尺度形態學特征影像和地表下墊面物理特征的多尺度形態學特征影像包括:
利用線性光譜混合模型對所述待提取的高分辨率影像的地表下墊面物理特征進行提取,得到所述待提取的高分辨率影像的地表下墊面物理特征,所述地表下墊面包括高反照度地物,低反照度地物、植被和土壤;
構造像元相似性函數sim(t,θ,W),根據所述像元相似性函數sim(t,θ,W)得到所述待提取的高分辨率影像在各個延伸方向的地物延展特征,其中,t為像元相似性的閾值,θ為延伸方向,中心像元向外延伸的四個延伸方向θ分別為:0°,45°,90°和135°,W為窗口尺寸;
以所述待提取的高分辨率影像的光譜特征、地物延展特征和地表下墊面物理特征為基礎,利用形態學算子分別建立所述待提取的高分辨率影像的光譜特征的多尺度形態學特征地物延展特征的多尺度形態學特征和地表下墊面物理特征的多尺度形態學特征
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述以所述待提取的高分辨率影像的光譜特征、地物延展特征和地表下墊面物理特征為基礎,利用形態學算子分別建立所述待提取的高分辨率影像的光譜特征的多尺度形態學特征地物延展特征的多尺度形態學特征和地表下墊面物理特征的多尺度形態學特征包括:
分別對所述待提取的高分辨率影像的光譜特征、地物延展特征和地表下墊面物理特征進行基于OFC算子的白帽變換,得到所述待提取的高分辨率影像的光譜特征、地物延展特征和地表下墊面物理特征的多尺度形態學序列其中,(d,s)表示結構體,d表示角度,s表示距離;
對每一組結構體(d,s)對應的形態學序列依次進行差分處理:其中,Δs為形態學序列的距離間隔,s∈(smin,smax),得到每一個所述多尺度形態學序列對應的多尺度差分形態學序列,即得到所述待提取的高分辨率影像的光譜特征的多尺度形態學特征地物延展特征的多尺度形態學特征和地表下墊面物理特征的多尺度形態學特征
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