[發明專利]超像素分類識別的遙感圖像水域分割提取方法

在審

• 申請號: 202010544451.7
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111696123A
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（設計）人: 劉秀萍;劉文平
• 申請（專利權）人: 荊門匯易佳信息科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明針對現有技術的遙感圖像水域分割提取方法存在人為設置分割臨界值導致自適應差、結果中存在大量的非水域地類、結果中存在著大量的脈沖噪聲等問題，提出了超像素分類識別的遙感圖像水域分割提取方法，結合改良的線性聚類超像素分割方法將遙感圖像劃分為若干個同質性好、布局緊湊且能較好的保持邊緣信息的超像素，以超像素為特征提取單元，從光譜、紋理、地形三個角度提取遙感圖像中的水域特征，更加準確的描述了水域與非水域的特征，構建典型的學習樣本庫，利用非線性支持向量機進行監督分類。實驗結果表明本發明方法可以克服現有技術方法的弊端，顯著提高遙感圖像的水域分割提取精度和速度。

技術領域

本發明涉及一種遙感圖像水域分割提取方法，特別涉及一種超像素分類識別的遙感圖像水域分割提取方法，屬于遙感圖像分割技術領域。

背景技術

水是自然生態系統的重要組成部分，是地球上人類和其它生物賴以生存的必要物質，水與人類生存發展密切聯系，在農業灌溉、工業發展、水產養殖、航運交通及維系生態平衡等方面發揮著不可替代的作用。但隨著全球工業快速發展、人口急劇增長、城市化進程加快，水資源被過度不合理利用，加上水資源的時空分布不平衡性和頻繁發生的旱災和洪災，全球正面臨著嚴重的水資源危機，因此科學、快速、準確實時的獲取水資源的空間分布現狀，對解決水資源危機具有巨大意義。隨著遙感技術的快速發展，獲取更高的空間和時間分辨率、光譜分辨率的遙感圖像已不困難，通過遙感圖像提取水域成為大范圍的水域監測、洪澇災害評估、濕地保護的主要手段。

現有技術的遙感圖像水域分割提取方法是通過目視解譯或是基于逐像素的分類方法，目視解譯的方法雖能夠獲得較高的水域分割精度，但是其效率低，不適合大范圍的水域監測工作。現有技術基于逐像素的提取方法是通過分析水和背景地物在各波段上的光譜特征差異，設置多個波段濾波器來判定水域像素，這種方法的普適性和自適應性較差，檢測精度完全依賴于臨界值的設置，針對不同類型、不同時相、不同區域的遙感圖像需要設置特定的臨界值，自動化程度很低，而且這種方法只考慮了像元的光譜信息，沒有充分利用遙感圖像的結構、紋理、形狀等特征，不能夠很好的解決遙感圖像同譜異物和同物異譜現象，使分類結果存在著大量的非水域地類，誤分率和漏分率都較高，遙感圖像水域分割提取質量很差，且由于是逐像素的進行水域的提取，會在結果中帶入大量的脈沖噪聲，實際效果還會更差。

現有技術的遙感圖像水域分割方法，一般包括圖像分割、特征提取、有監督分類三個過程。現有技術的遙感圖像分割方法主要包括單波段臨界值法、水域指數法、譜間關系法、密度分割方法等。歸一化水域指數基于植被與水域在近紅外波段的光譜差異性，通過比值運算進一步擴大差異性，增強圖像中水域與非水域的可分性，但是該方法的提取結果中混淆著大量的城市不透水面信息；單波段臨界值法和水域指數法存在難以確定最佳臨界值、地域限制等缺點；TM圖像上居民地、山體暗影和水域都存在“GREEN+REDNIR+SWIR”的光譜特性，通過設置適當的臨界值可將三者區分開，但是存在著需要人工確定臨界值的弊端。綜上所述，現有技術的遙感圖像水域分割方法主要是通過分析水域與背景地物的光譜特性差異，通過波段的組合計算將這種差異進一步擴大，設置適當的臨界值將圖像分割為水域和非水域，但明顯存在人為設置分割臨界值，自適應差，結果存在大量的非水域地類，結果存在著大量脈沖噪聲等弊端。