[發(fā)明專利]一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法

有效

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• 申請日: 2020-11-11
• 公開（公告）號: CN112270675B
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 齊志新;張慧
• 申請（專利權(quán)）人: 中山大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T5/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 張金福

1.一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：獲取城市受淹前和城市受淹中的極化雷達遙感影像，并對極化雷達遙感影像進行預(yù)處理，提取其后向散射系數(shù)和干涉相干系數(shù)；

S2：通過對受淹前和受淹中的全部極化雷達遙感影像的后向散射系數(shù)和干涉相干系數(shù)進行聯(lián)合分割，得到有意義的地物斑塊；

S3：基于城市受淹前的極化雷達遙感影像的后向散射系數(shù)和干涉相干系數(shù)提取城市區(qū)域分布范圍；

S4：基于城市受淹前和城市受淹中的極化雷達遙感影像的后向散射系數(shù)和干涉相干系數(shù)的變化特征，構(gòu)建城市洪水指數(shù)，根據(jù)城市洪水指數(shù)檢測出城市內(nèi)澇區(qū)域；

在步驟S4中，假設(shè)圖像t1，圖像t2和圖像t3分別是三景重復軌道的極化雷達遙感影像，其中，圖像t1和圖像t2是在城市受淹前獲取的，圖像t3是在城市受淹中獲取的，則通過以下公式計算城市洪水指數(shù):

其中，UFI表示城市洪水指數(shù)，UFI值越大代表該區(qū)域為城市內(nèi)澇區(qū)域的可能性越大；σ_t2(VV)表示圖像t2的VV極化后向散射系數(shù)；σ_t3(VV)表示圖像t3的VV極化后向散射系數(shù)；ρ_t1t2(VV)表示圖像t1和圖像t2之間的干涉相干系數(shù)；ρ_t2t3(VV)表示圖像t2和圖像t3之間的干涉相干系數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，在步驟S1中，獲取的極化雷達遙感影像包括兩景城市受淹前的極化雷達遙感影像和一景城市受淹中的極化雷達遙感影像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，在步驟S1中，對極化雷達遙感影像的預(yù)處理包括熱噪聲去除、輻射定標、多視處理、圖像濾波和地形校正。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，極化雷達遙感影像的后向散射系數(shù)通過輻射定標及對數(shù)轉(zhuǎn)換得到。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，極化雷達遙感影像的干涉相干系數(shù)通過以下公式計算得到：

其中，γ是干涉相干系數(shù)，范圍從0到1，0是非相干，1是相干；S₁和S₂分別是兩景精確配準的極化雷達遙感影像；*表示共軛復數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，在步驟S2中，利用多尺度分割算法對全部極化雷達遙感影像的后向散射系數(shù)和干涉相干系數(shù)進行聯(lián)合分割，從而劃分出有意義的地物斑塊。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，多尺度分割算法的最佳尺度參數(shù)采用啟發(fā)式過程確定。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，在步驟S3中，采用基于對象的隨機森林算法，基于城市受淹前的極化雷達遙感影像的后向散射系數(shù)和干涉相干系數(shù)，進行土地覆蓋分類，從而獲取受淹前的城市區(qū)域分布范圍。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極化雷達遙感影像的城市內(nèi)澇區(qū)域檢測方法，其特征在于，在計算出UFI之后，還包括采用自動向量機分類算法，基于UFI區(qū)分受淹和未受淹的城市區(qū)域，從而提取出城市內(nèi)澇范圍。