[發(fā)明專利]一種基于遙感圖像的彩鋼瓦廠房提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010902866.7
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112033914B
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 施利鋒;黃賢金;王丹陽
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市數(shù)字城市工程研究中心;南京大學(xué)
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G06K9/00
• 代理公司: 南京知識律師事務(wù)所 32207
• 代理人: 施婷婷;張?zhí)K沛

1.一種基于遙感圖像的彩鋼瓦廠房提取方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、獲取遙感圖像，所述遙感圖像至少包括藍、綠、紅和近紅外波段；對遙感圖像進行預(yù)處理，獲得光譜反射率圖像I_f(x,y),f∈{B,G,R,NIR}，其中x,y代表像元在圖像的坐標(biāo)，B,G,R,NIR分別代表藍光波段、綠光波段、紅光波段和近紅外波段；

步驟二、對彩鋼瓦的遙感圖像進行增強處理：分別進行波段運算R_B×(R_B-R_R)和波段運算1-mean(R_B+R_G+R_NIR)；最后將兩部分合并，形成以下彩鋼瓦提取公式：

公式1：

其中，R_B，R_G，R_R和R_NIR分別表示遙感圖像中單個像元在藍、綠、紅和近紅外四個波段的反射率；

步驟三、設(shè)定合理閾值提取出彩鋼瓦區(qū)域；所述彩鋼瓦在藍光波段的反射率高，且在藍光波段的反射率高于紅光波段，因此對遙感圖像進行第一步波段運算R_B×(R_B-R_R)，突出彩鋼瓦的特征；

由于相同地物內(nèi)部也存在巨大差異，同物異譜特征也會對識別精度造成很大干擾，第二步波段運算1-mean(R_B+R_G+R_NIR)進一步突出彩鋼瓦的整體光譜特征，達到縮小其他地物內(nèi)部光譜特征差異的目的。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于遙感圖像的彩鋼瓦廠房提取方法，其特征在于，所述步驟三閾值的設(shè)定為0.01。

3.一種基于遙感圖像的彩鋼瓦廠房提取方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、獲取遙感圖像，所述遙感圖像至少包括藍、綠、紅和近紅外波段；對遙感圖像進行預(yù)處理，獲得光譜反射率圖像I_f(x,y),f∈{B,G,R,NIR}，其中x,y代表像元在圖像的坐標(biāo)，B,G,R,NIR分別代表藍光波段、綠光波段、紅光波段和近紅外波段；

步驟二、對彩鋼瓦的遙感圖像進行增強處理：分別進行波段運算(R_B×(R_B-R_G)×|R_G-R_R|)^1/3和波段運算mean(R_NIR+R_R)-mean(R_B+R_G+R_R)；最后將兩部分合并，形成以下彩鋼瓦提取公式：

公式2：

其中，R_B，R_G，R_R和R_NIR分別表示遙感圖像中單個像元在藍、綠、紅和近紅外四個波段的反射率；

經(jīng)過以上公式運算后，圖像像元亮度分布曲線有明顯的斷裂點，斷裂點處是最佳閾值，斷裂點左側(cè)是水體和少量未被排除的其余地物，右側(cè)是彩鋼瓦。

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于遙感圖像的彩鋼瓦廠房提取方法，其特征在于，所述(R_B×(R_B-R_G)×|R_G-R_R|)^1/3來抑制水體和未被排除的地物的光譜特征，并突出彩鋼瓦的光譜特征；所述mean(R_NIR+R_R)-mean(R_B+R_G+R_R)具備更高穩(wěn)定性。