[發明專利]土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型及其計算方法

有效

• 申請號: 201810234967.4
• 申請日: 2018-03-21
• 公開（公告）號: CN108509702B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: 黃解軍;任樂萌;黃秋萍;詹云軍;梁友嘉
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 潘杰;劉琳

1.一種土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型的計算方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：

1)對采集影像數據進行數據預處理，獲得多尺度下的土壤侵蝕強度等級圖；

2)計算每個尺度t下的土壤侵蝕強度等級圖的數據冗余度，即求解尺度t下在四個方向的信息熵，取平均值，對所有尺度下的信息熵值進行歸一化，得到尺度t下的歸一化信息熵值E_t；

3)計算每個尺度t下的土壤侵蝕強度等級圖的分形維數，求解在尺度t下土壤侵蝕強度等級圖的分形維數與在最小尺度下土壤侵蝕強度等級圖的分形維數的相似度，對所有尺度下的分形維數相似度進行歸一化，得到尺度t下的歸一化分形維數相似度值S_t；

4)根據最優空間尺度選擇模型OSSM_t＝W(E)E_t+W(S)S_t，t為尺度，取值為圖像原始空間分辨率的整數倍；OSSM_t為尺度t下的模型計算值；W(E)為信息熵的權重；W(S)為分形維數相似度的權重；求解在OSSM_t達到最大值是所對應的尺度t，得到最優空間尺度。

2.根據權利要求1所述的土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型的計算方法，其特征在于：所述步驟2)中尺度t下的歸一化信息熵值E_t的計算方法為：

其中，H_t為尺度t下圖像的信息熵值；max(H)和min(H)分別為所有尺度下信息熵值中的最大值和最小值。

3.根據權利要求1所述的土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型的計算方法，其特征在于：所述信息熵H的計算方法為：

其中，a,b,m,n＝0,1,2,…,h是像元對的灰度值，h為最高灰度值，p(m,n,d,θ)為像元對(m,n)出現的概率，d為兩像元間的步長，θ為像元對(m,n)間的方向。

4.根據權利要求1所述的土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型的計算方法，其特征在于：所述步驟3)中歸一化分形維數相似度值S_t的計算方法為：

其中，sim_t尺度t下圖像的分形維數相似度；max(sim)和min(sim)分別為所有尺度下分形維數相似度中的最大值和最小值。

5.根據權利要求4所述的土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型的計算方法，其特征在于：所述分形維數相似度sim的計算方法為

其中，sim(A,B)在尺度t下土壤侵蝕強度等級圖的分形維數與在最小尺度下土壤侵蝕強度等級圖的分形維數的相似度；AWMFD(A),AWMFD(B)分別表示在尺度t下和在最小尺度下土壤侵蝕強度等級圖的分形維數，max(AWMFD(A),AWMFD(B))為AWMFD(A)，AWMFD(B)兩者中的較大值。

6.根據權利要求3所述的土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型的計算方法，其特征在于：所述像元對(m,n)出現的概率p(m,n,d,θ)的計算方法為

P(m,n,d,θ)像元對(m,n)出現的頻度；P(a,b,d,θ)像元對(a,b)出現的頻度。

7.根據權利要求5所述的土壤侵蝕最優空間尺度選擇模型的計算方法，其特征在于：所述分形維數AWMFD的計算方法為：

其中，peri_ij指斑塊的周長；area_ij指斑塊面積；i和j分別指第i類斑塊類型的第j個斑塊；l和g分別指斑塊類型數量和某種類型中斑塊數量。