[發明專利]基于WV3衛星影像的松林變色立木單株標識方法

在審

• 申請號: 201910293213.0
• 申請日: 2019-04-12
• 公開（公告）號: CN110096970A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 向川;范偉;周鈿;秦鵬;王勤宏;方立剛
• 申請（專利權）人: 蘇州市職業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 施昊

1.基于WV3衛星影像的松林變色立木單株標識方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)利用輻射校正、幾何糾正和大氣校正方法對原始影像數據進行預處理；

(2)對已驗證的松林變色立木波譜信息進行特征提取，生成訓練樣本和多條參數規則，為變色立木樣本識別提供學習方法；

(3)采用步驟(2)的光譜特征提取方法，對待分類圖像樣本中的所有像元點提取光譜特征；

(4)利用識別分類模型對待分類圖像樣本像元點實施分類，依次包括篩選、聚類和去噪：首先，選出符合變色立木樣本光譜特征的目標像元，將誤判的單點或零星點從篩選集合的樣本集中剔除；其次，對于相鄰的兩點及以上點設置聚類規則；然后，根據變色立木分布特征、背景分別實施去噪；

(5)生成分類結果，結合變色立木的紋理和位置特征，對像元進行單株聚類和標識。

2.根據權利要求1所述基于WV3衛星影像的松林變色立木單株標識方法，其特征在于：步驟(1)的具體過程如下：

首先，將記錄的原始DN值轉換為輻射亮度或大氣外層表面反射率，消除傳感器本身產生的誤差；然后，將輻射亮度或者表觀反射率轉換為地表實際反射率，以消除大氣散射、吸收、反射引起的誤差；最后，將不同時間、不同波段所獲得的同一地區的圖像數據經幾何變換使同名像點在位置上和方位上完全疊合。

3.根據權利要求1所述基于WV3衛星影像的松林變色立木單株標識方法，其特征在于，在步驟(2)中，為了使獲得的參數規則具有普遍性，選取訓練樣本至少大于1000；對不同波段的波譜值進行數字或邏輯運算組合提取得到相應的參數規則，參數選擇方法包括差值植被指數、RVI比值植被指數、紅綠比值植被指數以及歸一化植被指數。

4.根據權利要求3所述基于WV3衛星影像的松林變色立木單株標識方法，其特征在于，在步驟(4)中，篩選的具體步驟如下：

(4a)過濾出歸一化植被指數取值在0.28～0.65范圍內的像元作為目標區域集合1；

(4b)從剩余像元集合中繼續過濾出RVI比值植被指數取值在1.4～2.9范圍內的像元作為目標區域集合2；

(4c)從上一步剩余集合樣本中過濾出差值植被指數取值在160～450范圍內的像像元作為目標區域集合3；

(4d)基于以上3個目標區域集合的并集繼續計算紅綠比值植被指數取值在0.95以上的像元作為最后的篩選結果，即符合變色立木特征的目標像元。

5.據權利要求3所述基于WV3衛星影像的松林變色立木單株標識方法，其特征在于，在步驟(4)中，聚類的具體步驟如下：

(4A)遍歷所有目標點全集，從上下左右四個方向尋找K值以內的相鄰像元集合，初始K值設為25～30；如果集合結果不為空，則將同一集合內像元分配同一個簇；如果集合為空即認為是單點，則設簇編號為0；

(4B)對于相鄰的兩點及以上點設置聚類規則，即類別的判別函數，包括范圍判別函數和合并規則，輸出聚類后的簇中心；范圍判別函數的定義方法使用KNN；合并規則定義如下：判斷兩個聚類集合中的元素是否存在交集，如果存在則將其合并成為一個新的簇；計算每一個簇成員的K值范圍內的鄰居數，密度最多的點輸出為簇中心。

6.根據權利要求3所述基于WV3衛星影像的松林變色立木單株標識方法，其特征在于，在步驟(4)中，去噪的具體步驟如下：

首先，根據病樹分布特征實施去噪，目的在于去掉非林區的大面積噪點，具體過程如下：

基于目標點的分布特征，計算預設面積范圍內聚合出的分類數量；若計算出的分類數量大于10，則認為該區域不符合林區內變色立木的分布特征，區域內的目標樣本點被視為噪點去除；

然后，根據林區背景實施去噪，目的在于避免類似林區邊緣產生誤判的情況，具體過程如下：

以簇為中心放大分類簇邊緣，首先，搜索半徑R范圍內正常綠樹所占比例是否大于25％，如果大于則保留該分類簇，否則將此簇內的樣本視為噪點；其次，搜索半徑R范圍內裸土和道路所占比例是否大于10％，如果大于則將該簇內的樣本視為噪點。