[發明專利]一種基于多時相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法有效
| 申請號: | 202110172929.2 | 申請日: | 2021-02-08 |
| 公開(公告)號: | CN112861719B | 公開(公告)日: | 2022-10-21 |
| 發明(設計)人: | 賈永紅;趙大衛 | 申請(專利權)人: | 武漢大學 |
| 主分類號: | G06V20/10 | 分類號: | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/764 |
| 代理公司: | 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 齊晨涵 |
| 地址: | 430072 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 多時 高分辨率 遙感 影像 海岸線 提取 方法 | ||
1.一種基于多時相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1,數據準備,本方法需要的輸入數據包括:1)多時相高分辨率正射遙感影像;2)國家海洋信息中心潮汐表數據;3)影像無效區域掩膜;
步驟2,多時相高分辨率遙感影像瞬時水邊線信息提取;
步驟3,對瞬時水邊線陸地一側指定范圍內構建緩沖區,作為參考海岸帶,通過對參考海岸帶的地物類別進行提取,作為海岸線類別確認的參考數據;
步驟4,對不同類型的海岸線特征進行分析,構建不同的海岸線潮位校正模型對瞬時水邊線位置矢量進行糾正,將各類海岸線進行拼接,得到完整的海岸線信息,并輸出為矢量文件;
其中,將海岸線分為人工海岸線與自然海岸線進行提取,其中自然海岸線包括巖基海岸線、砂質海岸線以及生物海岸線三個子類別,然后對瞬時水邊線位置矢量進行糾正:
人工海岸線提取,當水邊線附近的參考海岸帶為道路、人工建筑以及邊緣規則的裸地類別時對應的海岸線類型為人工海岸線;位于潮水或潮坪外側與人工痕跡之間的界限;
巖基海岸線提取,當水邊線附近的參考海岸帶為浸水巖石或未浸水巖石類別時,對應的海岸線為巖基海岸線;巖基海岸線即位于受潮水侵蝕倒石堆與為受潮水侵蝕巖石的分界處;
生物海岸線提取,潮間生物通常為喜鹽植被,只生長在海潮能夠達到的淤泥淺灘處,潮間生物靠近陸地一側與其他地物的分界即是潮水能夠到達的最遠位置;故參考海岸帶中夾在瞬時水邊線和人工地物之間的大面積植被圖斑即為生物海岸,且生物海岸靠近人工建筑一側的邊界即為生物海岸線;
砂質海岸線提取,當水邊線附近的參考海岸帶為浸水沙灘或未浸水沙灘類別時,對應的海岸線為砂質海岸線,砂質海岸地形起伏較小,因而較小的潮位變化即會導致水邊線較大的變動,故直接從影像上獲取砂質海岸線存在困難,需要將多時相遙感影像瞬時水邊線的水平位置和成像時刻的潮位高度結合起來,反算沙灘坡度,然后對平均大潮高潮位的水陸分界位置進行推導,得到砂質海岸線位置。
2.根據權利要求1所述的基于多時相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法,其特征在于:所述步驟2中,瞬時水邊線信息提取的具體方法如下:
步驟2.1,影像多尺度分割,利用分型網絡演化算法FNEA對正射影像進行多尺度分割,得到內部異質性最小且與相鄰對象的異質性最大的影像對象;
步驟2.2,基于面向對象支持向量機方法的水體信息提取,對分割后生成的對象進行樣本采集與篩選,以水體為主要類別,其他地物為輔助類別,構建了由水體、植被、裸土、建筑、沙灘五類地物構成的樣本集,利用面向對象的支持向量機方法對研究區內水體信息進行提取;
步驟2.3,水體信息提取后處理,將水體信息二值化后計算所有水體圖斑的邊界長度并進行統計,通過其邊界長度變化趨勢篩選出海域水體圖斑,并對橋梁造成的海域水體圖斑截斷區域進行局部形態學處理,得到完整的海水水域圖斑;
步驟2.4,瞬時水邊線提取,獲取完整的海水水域圖斑的內邊界,即瞬時水邊線。
3.根據權利要求1所述的基于多時相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法,其特征在于:所述步驟3中,參考海岸帶構建和分類的具體方法如下:
步驟3.1,參考海岸帶構建,對瞬時水邊線陸地一側指定范圍內區域進行掩膜,作為識別水邊線類別所需的參考海岸帶;
步驟3.2,參考海岸帶地物提取,將參考海岸帶地物分為植被、未浸水沙灘、未浸水巖石、浸水沙灘、浸水巖石、裸地和人工建筑與道路七個類別,利用歸一化植被指數NDVI、歸一化水體指數NDWI、灰度共生矩陣同質性Homogeneity構建決策樹進行參考海岸帶地物分類。
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