[發(fā)明專利]一種潮灘數(shù)字高程模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011471205.X
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112509134A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳潔;李天祺;趙政;張文凱;吳芳;張宗貴
• 申請（專利權(quán)）人: 中國自然資源航空物探遙感中心
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T17/20;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/12;G06T7/155
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 王愛濤

1.一種潮灘數(shù)字高程模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

獲取潮灘區(qū)域在各個時(shí)刻的遙感影像和潮汐數(shù)據(jù)；

對于任意時(shí)刻的潮灘區(qū)域，根據(jù)所述潮汐數(shù)據(jù)和所述遙感影像確定潮灘區(qū)域的水邊線；所述水邊線為單一灘面弱邊緣水邊線、復(fù)雜灘面弱邊緣水邊線、單一灘面強(qiáng)邊緣水邊線或復(fù)雜灘面強(qiáng)邊緣水邊線；

當(dāng)所述水邊線為單一灘面強(qiáng)邊緣水邊線時(shí)，根據(jù)邊緣檢測算法對所述單一灘面強(qiáng)邊緣水邊線進(jìn)行提取，得到水邊線特征；

當(dāng)所述水邊線為單一灘面弱邊緣水邊線時(shí)，根據(jù)閾值分割算法對所述單一灘面弱邊緣水邊線進(jìn)行提取，得到水邊線特征；

當(dāng)所述水邊線為復(fù)雜灘面強(qiáng)邊緣水邊線時(shí)，根據(jù)面向?qū)ο蠓▽λ鰪?fù)雜灘面強(qiáng)邊緣水邊線進(jìn)行提取，得到水邊線特征；

當(dāng)所述水邊線為復(fù)雜灘面弱邊緣水邊線時(shí)，根據(jù)分水嶺算法對復(fù)雜灘面弱邊緣水邊線進(jìn)行提取，得到水邊線特征；

根據(jù)所有時(shí)刻的水邊線特征構(gòu)建潮灘數(shù)字高程模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種潮灘數(shù)字高程模型構(gòu)建方法，其特征在于，在獲取潮灘區(qū)域的各個時(shí)期的的遙感影像和潮汐數(shù)據(jù)之后，還包括：

對所述遙感影像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

所述預(yù)處理包括絕對輻射定標(biāo)、幾何精校正及區(qū)域裁剪。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種潮灘數(shù)字高程模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述根據(jù)所述潮汐數(shù)據(jù)和所述遙感影像確定潮灘區(qū)域的水邊線，包括：

通過人工目視對所述遙感影像進(jìn)行判斷；

若所述遙感影像中存在薄云或霧，則所述遙感影像為云霧影像，并將所述潮灘區(qū)域的水邊線確定為弱邊緣水邊線；

若不存在薄云或霧，則所述遙感影像為晴朗影像，并通過所述潮汐數(shù)據(jù)確定所述遙感影像的潮情；若所述遙感影像所處的當(dāng)前時(shí)刻為落潮，則將所述潮灘區(qū)域的水邊線確定為弱邊緣水邊線；若所述遙感影像所處的當(dāng)前時(shí)刻為漲潮，則判斷所述遙感影像中的潮灘表面是否存在殘余水，若存在殘余水，則將所述潮灘區(qū)域的水邊線確定為弱邊緣水邊線；若不存在殘余水，則將所述潮灘區(qū)域的水邊線確定為強(qiáng)邊緣水邊線；

判斷所述潮灘區(qū)域的水邊線所處的區(qū)域?yàn)榻秴^(qū)域還是近海區(qū)域；

若所述潮灘區(qū)域的水邊線為所述弱邊緣水邊線且處于近岸區(qū)域時(shí)，則確定所述潮灘區(qū)域的灘面特征為復(fù)雜灘面，并將所述弱邊緣水邊線確定為復(fù)雜弱邊緣水邊線；

若所述潮灘區(qū)域的水邊線為所述弱邊緣水邊線且處于近海區(qū)域時(shí)，則確定所述潮灘區(qū)域的灘面特征為單一灘面，并將所述弱邊緣水邊線確定為單一弱邊緣水邊線；

若所述潮灘區(qū)域的水邊線為所述強(qiáng)邊緣水邊線且處于近岸區(qū)域時(shí)，則確定所述潮灘區(qū)域的灘面特征為復(fù)雜灘面，并將所述強(qiáng)邊緣水邊線確定為復(fù)雜強(qiáng)邊緣水邊線；

若所述潮灘區(qū)域的水邊線為所述強(qiáng)邊緣水邊線且處于近海區(qū)域時(shí)，則確定所述潮灘區(qū)域的灘面特征為單一灘面，并將所述強(qiáng)邊緣水邊線確定為單一強(qiáng)邊緣水邊線。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種潮灘數(shù)字高程模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述判斷所述潮灘區(qū)域的水邊線所處的區(qū)域?yàn)榻秴^(qū)域還是近海區(qū)域，具體包括：

若所述潮灘區(qū)域?qū)?yīng)的遙感影像在當(dāng)前時(shí)刻的潮位平均值大于歷史總潮位平均值，則確定所述潮灘區(qū)域的水邊線所處的區(qū)域?yàn)榻秴^(qū)域；若所述潮灘區(qū)域?qū)?yīng)的遙感影像在當(dāng)前時(shí)刻的潮位平均值小于或等于歷史總潮位平均值，則確定所述潮灘區(qū)域的水邊線所處的區(qū)域?yàn)榻^(qū)域；所述潮位平均值為遙感影像在當(dāng)前時(shí)刻的上一整時(shí)刻和下一整時(shí)刻的潮位平均值；所述歷史總潮位平均值為歷史潮位數(shù)據(jù)中在當(dāng)前時(shí)刻的上一整時(shí)刻和下一整時(shí)刻的總潮位平均值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種潮灘數(shù)字高程模型構(gòu)建方法，其特征在于，根據(jù)分水嶺算法對復(fù)雜灘面弱邊緣水邊線進(jìn)行提取，得到水邊線特征，包括：

對所述遙感影像依次進(jìn)行歸一化水體指數(shù)和低通濾波處理；

對低通濾波后的影像依次進(jìn)行二值化處理和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理；

在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后的影像中的潮灘和水體的邊界處做緩沖區(qū)處理，生成待分割區(qū)域的標(biāo)記信息；

將所述遙感影像進(jìn)行圖像變換，得到432假彩色圖像；

通過所述432假彩色圖像結(jié)合所述標(biāo)記信息進(jìn)行分水嶺分割，提取所述復(fù)雜灘面弱邊緣水邊線的水邊線特征。