[發明專利]一種干旱狀態下應急水源地提取方法及系統

有效

• 申請號: 202010577755.3
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111709388B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 雷添杰;陳曦;任棐;金菊良;李小涵;李楊;黃錦濤;聞建光
• 申請（專利權）人: 中國科學院空天信息創新研究院
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 崔玥

本發明公開了一種干旱狀態下應急水源地提取方法及系統。所述方法包括：獲取全色遙感訓練影像和全色遙感測試影像；構建隱含狄利克雷分布主題模型；隱含狄利克雷分布主題模型為狄利克雷先驗參數待確定的主題模型；將全色遙感訓練影像輸入至隱含狄利克雷分布主題模型中，采用定點迭代方法對狄利克雷先驗參數進行估計，確定隱含狄利克雷分布主題模型中的狄利克雷先驗參數；將狄利克雷先驗參數確定后的主題模型確定為應急水源地提取模型；將全色遙感測試影像輸入至應急水源地提取模型中，得到全色遙感測試影像中的水源地。本發明能提高應急水源地提取的準確度，且能避免消耗極大的人力成本，便于提取。

技術領域

本發明涉及水源提取技術領域，特別是涉及一種干旱狀態下應急水源地提取方法及系統。

背景技術

我國水資源時空分布受降水的影響，降水在空間上從東南沿海向西北內陸逐漸減少，導致我國水資源分布東多西少、南多北少。最近幾年，西北區連年干旱，西北地區資源性缺水日益嚴重。其中西北干旱地區的降水主要由西風環流和南亞季風提供，西風和季風兩種氣流的激蕩進退，決定了西北干旱區降水分布的主要特征和歷史上多次重大干濕變化，受海拔高度、地形及水汽輸送條件等因素的影響，西北干旱區年降水分布極不均勻。西北干旱地區平均只有25.2％的降水轉化為河川徑流，地表水資源總量在1000×10⁸m³左右。我國西北干旱區由世界上著名高山環繞和大大小小的斷陷盆地所構造成，該干旱區水資源分布的地區性差異顯著，并且受季風的影響水資源分布變化明顯。因此，如何在受旱地區快速對應急水源地分布進行提取，準確找到這些應急水源地是急需解決的技術難題，對水源的勘查保護以及調水救災具有重要意義。

傳統的水源地識別方法主要有基于光學遙感影像的方法、采用“先分割后識別”的面向對象影像分類技術識別水體的方法、基于機器學習的方法。基于光學遙感影像的方法有單波段閾值法、多波段閾值法等，該類方法基本原理是利用水體在近紅外波段上反射率低，容易與其它地物區分開來的特點，是提取水體比較簡單易行的方法。“先分割后識別”的面向對象影像分類技術，傳統方法是首先采用分形網絡演化算法對高分辨率遙感影像分割，再結合分割對象的多維特征，如光譜特征、紋理特征、空間特征等，利用Adaboost算法進行分類，得到基于像素方法的分類精度。基于機器學習的方法主要包括監督和非監督分類的方法，該類方法不用設定閾值，利用相關的數理統計方法和合適的分類器便可達到分類的目的，監督/非監督分類方法，典型方法如支持向量機和隨機森林等。

但是，由于很多建筑物的反射率和水體的反射率在某些波段上表現一樣，表現出“異物同譜”的現象，因此傳統只基于光學遙感影像的方法會產生很大的提取誤差，達不到較高的水體識別準確率。“先分割后識別”的面向對象分析技術的缺陷為尺度的劃分難以把握，因而識別效率較低，并且識別常采用人工目視解譯方法，雖然可以取得較高的解譯精度，但是其費時費力，需要消耗極大的人力成本，且難以滿足實時性的要求。采用機器學習監督分類模式的缺陷主要為：訓練樣本的選擇必須依賴于分割結果，而影像分析前在野外調繪收集訓練樣本十分不便；訓練樣本需要在對象層面給定，因而像素層面的監督信息將無法直接被利用。

因此，亟待一種便于實現且識別準確度高的干旱狀態下應急水源地提取方法的出現。

發明內容

基于此，有必要提供一種干旱狀態下應急水源地提取方法及系統，以提高應急水源地提取的準確度，且避免消耗極大的人力成本，便于提取。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種干旱狀態下應急水源地提取方法，包括：

獲取全色遙感訓練影像和全色遙感測試影像；所述全色遙感訓練影像為水源地已知的全色遙感影像，所述全色遙感測試影像為待提取水源地知的全色遙感影像；

構建隱含狄利克雷分布主題模型；所述隱含狄利克雷分布主題模型為狄利克雷先驗參數待確定的主題模型；