[發明專利]一種基于PLSA和BOW的高分遙感影像港口檢測方法

有效

• 申請號: 201711270676.2
• 申請日: 2017-12-05
• 公開（公告）號: CN108021890B
• 公開（公告）日: 2020-03-10
• 發明（設計）人: 秦昆;畢奇;童心;許凱
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

本發明涉及一種基于PLSA和BOW的高分遙感影像港口檢測方法，首先進行影像預處理；提取影像的NDWI和分形維數特征，基于Grabcut圖像分割方法得到水岸線，縮小搜索范圍；然后將灰度直方圖統計、NDWI特征、分形維數紋理特征等，引入PLSA模型生成特征模型；同時將SURF特征引入BOW模型生成視覺詞典；隨后根據PLSA生成的特征模型和BOW生成的視覺詞典，使用SVM分類器得到檢測結果，能夠在較短時間內完成高分影像的高精度港口檢測。本發明有效結合PLSA模型和BOW模型，充分發揮了兩種模型的優點，解決了BOW模型“一詞多義”和“多詞同義”在港口識別中帶來的問題；同時加入了水岸線搜索步驟，可有效提高檢測精度并減少檢測時間。

技術領域

本發明屬于攝影測量與遙感領域，特別是涉及一種基于PLSA和BOW的高分遙感影像港口檢測方法。

背景技術

遙感是對地觀測的重要手段之一。隨著諸如IKONOS、Quick Bird、WorldView、GeoEye和高分二號等高分辨率遙感衛星的升空，遙感影像的空間分辨率和時間分辨率都得到了顯著提升。高分遙感影像的數據源越來越廣、更新越來越快。基于遙感技術的目標檢測、城市規劃和土地管理等諸多應用具有重要意義。

以上眾多的應用中，對港口等主要運輸場所的監管十分重要，港口為船舶停泊、旅客上下、貨物裝卸提供了極大便利。但由于港口地理位置特殊，規模較大，通過人工方式施行實時的監管工作很難實現。綜上所述，如何從高分影像進行港口等重要通貨集散地的檢測識別具有重要的研究意義和應用價值。

然而，縱觀近年來高分影像港口識別的研究，主要問題和難點包括：

(1)港口形態結構復雜，檢測對環境敏感程度較高

港口形態結構復雜、目標眾多。具體來說，港口包含的船舶、建筑、貨物和車輛等各類目標在識別上都有不少難點；同一衛星數據僅由于時間、天氣、攝影姿態等原因就會導致港口檢測閾值的巨大變化。此外，遙感影像相同的光譜特征曲線可能對應著不同的地物，而相同的地物由于光照、時間等原因可能有不同的光譜特征曲線，這些問題更增加了設置港口檢測閾值的難度。

(2)不同港口之間差異大、內部目標種類多，給高精度識別增加了壓力

港口大小規模差異懸殊，江河的小港口往往僅由一兩艘小船以及小倉庫構成，所占面積較小；臨近海洋的港口往往占地面積大，船舶數目多，設施齊全。大小規模和形態特征的差異懸殊給港口的高精度識別帶來了很大困難。此外，如上所述，港口既可以僅包括少量建筑和一兩艘船舶，也可以包括諸多建筑物、倉庫、貨物、大型船只和車輛，繁多的目標給特征層和語義層的描述帶來了諸多困難。

(3)中低分辨率影像港口識別的研究方法難以遷移到高分影像

隨著衛星硬件水平的提升，近年來高分辨率衛星相繼發射升空并投入使用，然而，目前港口識別的研究重點卻未能完全從低分辨率中轉換到高分辨率影像。同時，由于高分影像空間信息豐富，紋理等特征發生了巨大變化，絕大多數的研究成果無法直接適用于高分辨率數據。而由于影像分辨率的提高，影像中非目標類地物對檢測的影響也與此俱增。

(4)目前高分影像港口識別方法仍未解決部分關鍵技術問題

傳統形態特征通過構建特殊模型提取出目標隱含的結構特征，難以高精度識別種類繁多結構復雜的港口。目前，眾多高分影像港口目標識別研究中，應用最廣泛的兩類方法是概率潛在語義分析模型與詞袋模型。然而，如何解決港口識別中BOW模型中視覺單詞“一詞多義”和“多詞同義”帶來的問題、如何構建出多尺度下保持不變的特征變換模型等諸多關鍵問題，仍未等到有效解決。

綜上，基于高分影像開展港口的高精度識別，具有重要的研究和應用價值。

發明內容