[發(fā)明專利]基于WV3衛(wèi)星影像的松林變色立木單株標識方法

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• 申請日: 2019-04-12
• 公開（公告）號: CN110096970A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發(fā)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(yè)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

本發(fā)明公開了基于WV3衛(wèi)星影像的松林變色立木單株標識方法。步驟：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；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(guī)則；對待分類圖像樣本中的所有像元點提取光譜特征；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；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。本發(fā)明在復雜地形條件下對松材線蟲疫木單株識別具有較高檢測精度，且可實現(xiàn)大面積松林的松材線蟲快速監(jiān)測和精確定位。

技術領域

本發(fā)明屬于病蟲害松樹識別技術，特別涉及了一種松樹變色立木識別分類方法。

背景技術

光譜特征法是最常見的病蟲害松樹識別方法，其依據是當植物受到病蟲浸染時生理變化的差異性會反射在光譜特性上，尤其是紅色區(qū)和近紅外區(qū)的光譜特性差異。使用光譜儀等成像設備獲取反射和輻射的光譜數據信息，在此基礎上發(fā)現(xiàn)不同波段反射光譜的變化規(guī)律。

相對于傳統(tǒng)的人工實地調查方法，獲取遙感圖像中各地物的光譜特征信息識別病害松樹，具有識別率高、識別范圍廣、識別速度快等優(yōu)點。然而由于受傳感器分辨率、衛(wèi)星運行周期以及大氣環(huán)境(如光照、溫度等)的影響，利用高光譜儀等成像設備所獲取的地物光譜特征數據往往不能很好地表征其類型。

從圖像處理和模式識別的角度出發(fā)，使用支持向量數據描述也是一種病害松樹識別方法。其基本步驟是：首先根據不同地物的特點，提取其光譜信息作為相應像元點的特征，然后通過建立關于訓練樣本中心距離的權重函數來構造加權支持向量數據描述多分類模型，進而實現(xiàn)松林變色立木的分類識別。支持向量數據描述多分類方法基于圖像像素進行分類識別，缺點之一在于需要對大量樣本進行訓練，因此執(zhí)行效率較慢；此外在解決多分類識別問題時具有誤判率較高、識別精度相對不高等缺點。

發(fā)明內容

為了解決上述背景技術提出的技術問題，本發(fā)明提出了基于WV3衛(wèi)星影像的松林變色立木單株標識方法。

為了實現(xiàn)上述技術目的，本發(fā)明的技術方案為：

基于WV3衛(wèi)星影像的松林變色立木單株標識方法，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(guī)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(guī)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。

進一步地，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(qū)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。

進一步地，在步驟(2)中，為了使獲得的參數規(guī)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(guī)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。

進一步地，在步驟(4)中，篩選的具體步驟如下：