[發明專利]一種在高分辨率遙感影像中自動識別東北紅豆杉的方法

有效

• 申請號: 201810051779.8
• 申請日: 2018-01-19
• 公開（公告）號: CN108154138B
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 許駿;潘欣;張素莉;付浩海
• 申請（專利權）人: 長春工程學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司 22100
• 代理人: 陳宏偉

本發明提供一種在高分辨率遙感影像中識別東北紅豆杉的方法，僅需要少量地面樣本就可以實現在高分辨率遙感影像較高精度的識別東北紅豆杉，充分利用遙感影像低成本覆蓋面積較大的優點，可以針對東北紅豆杉的特有特征基于較少的樣本將東北紅豆杉從遙感影像中識別出來，并獲得較好的識別質量，具有較高的社會價值和經濟價值。

技術領域

本發明屬于遙感影像分析與處理技術領域，具體涉及一種在高分辨率遙感影像中自動識別東北紅豆杉的方法。

背景技術

東北紅豆杉是一種國家一級保護的瀕危植物的物種。在它是第三紀孑遺的珍貴樹種，至今已有250萬年的歷史，具有較高的研究價值；從東北紅豆杉中可以提取出多種抗癌物質，為國際上最有開發前途的抗癌藥物之一。該類樹種多數分布于吉林省老爺嶺、張廣才嶺及長白山地區，定位和識別這些樹木的位置，有助于保護和充分利用這一特有物種，具有很高的生態價值、社會價值、經濟價值。

當前應用和研究中，要在一個地區找到東北紅豆杉，采用的方式由兩種：一是通過實地考察尋找該樹種，由于東北紅豆杉分布于海拔500-1000米山區，該類地區廣大且多數難以抵達，通過實地考察方式不但成本較高且效率較低；二是利用監督分類算法在高分辨率遙感影像識別出東北紅豆杉，衛星拍攝的遙感影像的內容可以覆蓋較大的地區，通過SVM、卷積神經網等監督分類算法在學習大量地面目標樣本基礎上可以對快速低成本的識別出遙感影像中的目標，然而由于東北紅豆杉較少且常與其他針葉樹木混生，所以一方面很難獲得滿足數量的東北紅豆杉地面樣本來訓練算法，另一方面由于多數識別算法均帶有可容忍尺度或顏色變化的特性，所以較難將東北紅豆杉與其他混生植物區分開來，導致監督分類算法難于發揮作用。

發明內容：

針對現有技術存在的問題，本發明提供一種在高分辨率遙感影像中識別東北紅豆杉的方法，通過該方法僅需要少量地面樣本就可以實現在高分辨率遙感影像較高精度的識別東北紅豆杉。

本發明所述的一種在高分辨率遙感影像中識別東北紅豆杉的方法，包括以下步驟：

S1，輸入高分辨率遙感影像(簡稱：Image)，遙感影像的分辨率(簡稱：Resolution)，計算待分析影像塊的尺度Size，人工在Image上選取一個包含東北紅豆杉的位置(行坐標H_HD，列坐標L_HD)、一個非針葉植被的位置(H_FZY，L_FZY)，一個是針葉植物但不是東北紅豆杉的位置(H_FHD，L_FHD)：高分辨率遙感影像Image的最低分辨率為影像上每個像元對應地面20厘米區域；

Image是由像元構成的，包含R紅色波段、G綠色波段、B藍色波段；Image對于Image中的一個像元Pixel包含以下屬性：

Pixel.R紅色波段的值；

Pixel.G綠色波段的值；

Pixel.B藍色波段的值；

Pixel.Vfeature植被特征值，默認值為0；

Pixel.ZYSelected針葉選擇變量，默認值為0；

Pixel.Zfeature針葉特征值，默認值為0；

Resolution為單位為厘米的遙感影像分辨率；

待分析影像塊的尺度Size的計算公式如下：

其中，round是對輸入的數值進行四舍五入的函數；Suguan為樹冠寬度指數，取值范圍為4-8，默認值為4.5；

H_HD、H_FZY、H_FHD為該位置在高分辨率影像上所處的坐標行數；