[發明專利]基于遙感圖像的地物識別及覆蓋率計算方法及系統

有效

• 申請號: 202010133677.8
• 申請日: 2020-03-02
• 公開（公告）號: CN110991430B
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 劉帥普
• 申請（專利權）人: 中科星圖股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京華專卓海知識產權代理事務所(普通合伙) 11664
• 代理人: 王一

本公開的實施例提供了基于遙感圖像的地物識別及覆蓋率計算方法、系統、設備和計算機可讀存儲介質。所述方法包括對衛星遙感圖像進行分辨率提升預處理；將預處理后的遙感圖像輸入預先訓練的深度卷積神經網絡模型，得到地物分割結果；根據所述地物分割結果，進行地物覆蓋率計算；其中，所述分辨率提升預處理包括將所述遙感圖像輸入預先訓練的生成對抗網絡模型，輸出對應的超分辨率遙感圖像。以此方式，可以僅需要一張彩色三通道衛星遙感圖像即可進行超分辨率處理進行分辨率提升；獲得了更精確的地物識別及覆蓋率計算結果。

技術領域

本公開的實施例一般涉及遙感圖像處理技術領域，并且更具體地，涉及基于遙感圖像的地物識別及覆蓋率計算方法、系統、設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

遙感技術作為獲取地物信息的重要手段，在資源調查、土地利用、城市規劃、作物估產、國土普查、建筑物選址、荒漠化監測、環境保護、天氣預報、災害監測、氣候變化及國防軍工等方面均取得了顯著的社會效益和經濟效益，有著重要的作用。

地物覆蓋率信息是遙感圖像信息中重要的一部分，現有方式大多是利用ENVI等專業軟件根據遙感圖像多光譜信息來粗略統計覆蓋率或是直接利用遙感圖像統計地物覆蓋率，在精度和速度上無法滿足要求。同時，遙感影像的空間分辨率是衡量遙感影像質量的關鍵性指標，利用分辨率高的影像可獲得更為豐富和清晰的地物細節，提高遙感影像的應用潛力，便于高層次的視覺判讀，是遙感數據獲取技術的趨向之一。

但是，受限于衛星遙感成像環境、成像平臺、傳感器成本和數據庫數據現有數據的質量等多方面的制約，在衛星遙感圖像智能解譯與分析中，通常難以獲得滿足實際應用的高清衛星遙感影像。由于分辨率不足對算法精度造成的影響，造成生產成本高，對業務的發展產生限制。

發明內容

根據本公開的實施例，提供了一種基于遙感圖像的地物識別及覆蓋率計算方案。

在本公開的第一方面，提供了一種基于遙感圖像的地物識別及覆蓋率計算方法，該方法包括對衛星遙感圖像進行分辨率提升預處理；將預處理后的遙感圖像輸入預先訓練的深度卷積神經網絡模型，得到地物分割結果；根據所述地物分割結果，進行地物覆蓋率計算；其中，所述分辨率提升預處理包括將所述遙感圖像輸入預先訓練的生成對抗網絡模型，輸出對應的超分辨率遙感圖像。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述預先訓練的深度卷積神經網絡模型通過以下步驟訓練得到：對所述超分辨率遙感圖像根據待分割類別進行逐像素分割，構建語義分割數據集；將所述語義分割數據集輸入全卷積神經網絡模型，進行迭代訓練，更新網絡參數，直至訓練結果滿足預設的收斂條件。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述方法還包括引入條件隨機場，對所述分割結果進行重構優化。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述地物包括水體、植被、建筑和道路。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述地物覆蓋率計算包括：根據分割結果，遍歷計算結果中像素所屬各類地物的個數，計算出各類地物垂直投影面積，最終推出其覆蓋率。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述衛星遙感圖像包括高分辨率P1的全色遙感圖像和低分辨率P2的多光譜遙感圖像；所述預先訓練的生成對抗網絡模型通過以下步驟訓練得到：生成全色遙感圖像訓練集、藍光波段遙感圖像訓練集、綠光波段遙感圖像訓練集、紅光波段遙感圖像訓練集和近紅外波段遙感圖像訓練集；首先使用全色遙感圖像訓練集，對生成對抗網絡模型進行預訓練；然后使用藍光波段遙感圖像訓練集、綠光波段遙感圖像訓練集、紅光波段遙感圖像訓練集和近紅外波段遙感圖像訓練集分別對預訓練后的生成對抗網絡模型進行微調，得到對應的訓練后的生成對抗網絡模型。