[發明專利]基于圖像特征分解的高空間分辨率遙感圖像找礦方法

在審

• 申請號: 202010032245.8
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111259771A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 郭娜;唐菊興;彭書明;王瑞;黃一入
• 申請（專利權）人: 成都理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01C15/00;G01V11/00
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 張煥響

1.基于圖像特征分解的高空間分辨率遙感圖像找礦方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：采集數據

利用全球導航衛星系統GNSS、天地一體化遙感RS、三位地理信息系統3DGIS采集指定礦區的遙感影像，并通過光纖光柵數據采集儀、分布式光纖數據采集儀采集網絡及指定礦區位置處公用系統中的網絡時空數據；

步驟二：數據篩選

利用空間完整性以及云覆蓋量對步驟一中遙感影像和網絡時空數據進行篩選，首先，根據指定礦區區域范圍確定Path和Row的具體數值范圍，再對這些具體數值范圍進行初步篩選，保證每Path和Row均包含一景影像，得到將該選定區域全覆蓋的數據集合，然后對Path和Row相同的數據按其云覆蓋量具體數值進行比較，在比較的過程中，刪除兩兩比較中云覆蓋量更大的數據，最終得到每Path、Row中云覆蓋量最低的數據集合；

步驟三：構建時空數據集

將步驟二中得到的數據集合以GNSS接收系統的秒脈沖信號為統一基準，在可信建模中將遙感影像和時空數據進行融合，對遙感影像數據進行時間戳配準，構成時空影像，將時間戳標識配準下的時空影像構成向量T_i＝[t₁；t₂；…；t_n]，設時空影像融合時間t_M，且t_M∈T_i，則第i個時空影像向量數據在t_M時刻的狀態向量估計結果為對應的協方差矩陣P_M(t_M)，最終構成時空數據集；

步驟四：構建三維GIS時空信息模型

對步驟三中時空數據集進行處理并基于影像自動化進行三維模型構建，將數據3D可視化，并通過符號化來增強顯視效果，特別增強礦區地物的分布特征、顏色特征、紋理特征，然后，對整體模型進行精修重建，使地物要素完整，得到GIS空間模型，接著利用GML進行時空數據矢量化，形成點、線、面，由點、線、面組成具體時空數據坐標，構建矢量化模型，將GIS空間模型和矢量化模型融合，再利用礦區地物特征對應的矢量面，對總體模型進行切割，從而對內部各要素實現單體化，構建礦區完整的三維GIS時空信息模型；

步驟五：提取要素

在步驟四的三維GIS時空信息模型中，先提取礦區地物圖像的顏色特征，利用ENVI軟件將高空間分辨率的RGB圖像直接轉換為HLS圖像，并提取顏色特征，然后提取礦區地物圖像的紋理特征，通過ENVI軟件的濾波功能進行沿總體走向的方向濾波，并將其濾波提取的紋理結果置于ARCGIS進行密度分析，確定圖像的紋理粗糙度，接著對礦區地物圖像進行光譜二階導數的求取，在ENVI IDL中編寫二階導數運算算法，增強光譜吸收、反射的特征值。

步驟六：確定交集異常區

對步驟五中所提取的三要素特征進行綜合分析，使用overlay的邏輯疊加分析方法，將三種要素特征由矢量數據轉換為柵格數據，轉換圖像為[0，1]二值圖像，異常區域value＝1，其他圖像區域value＝0，應用乘法對圖像進行運算，其結果即為三種特征的交集異常區，該交集位置即為遙感找礦勘查靶區；

步驟七：確定勘查靶區的具體位置

將步驟六得到的遙感找礦勘查靶區具體位置具體分析，帶入三維GIS時空信息模型中，并單體化標注出來，然后由點、線、面分析確定其具體時空坐標，并應用到實際中，從而得到勘查靶區的具體位置；

步驟八：上傳云端

利用WebGIS應用軟件提供的便捷式導入機制，導入步驟五中的三維GIS時空信息模型，并標注步驟七得到的勘查靶區，實現數據無縫對接、屬性無損集成，然后通過WebGIS應用軟件提供數據查詢統計、時空數據分析、時空數據共享等通用功能，并傳輸到云端服務器，以供用戶訪問使用。

2.根據權利要求1所述的基于圖像特征分解的高空間分辨率遙感圖像找礦方法，其特征在于：所述步驟二中，保證每Path和Row均包含一景影像的同時，剔除每Path和Row包含多景影像或者不足一景影像的數值。