[發(fā)明專利]一種基于多時(shí)相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110172929.2
• 申請日: 2021-02-08
• 公開（公告）號: CN112861719B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈永紅;趙大衛(wèi)
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 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(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 齊晨涵

本發(fā)明提供一種基于多時(shí)相高分辨率遙感影像的多類型海岸線提取方法，首先利用面向?qū)ο笾С窒蛄繖C(jī)方法提取高分辨率遙感影像的海域水體信息。對瞬時(shí)水邊線陸地一側(cè)指定范圍內(nèi)構(gòu)建緩沖區(qū)，作為參考海岸帶，通過對參考海岸帶的地物類別進(jìn)行提取，作為海岸線類別確認(rèn)的參考數(shù)據(jù)。最后，對不同類型的海岸線特征進(jìn)行分析，構(gòu)建不同的海岸線潮位校正模型對瞬時(shí)水邊線位置矢量進(jìn)行糾正，記錄海岸線的真實(shí)位置矢量作為輸出。與現(xiàn)有方法相比，本方法能夠充分利用高分辨率遙感影像中的海岸線細(xì)節(jié)特征，最大程度克服遙感監(jiān)測手段的瞬時(shí)性弊端，在小區(qū)域海岸線動態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域具有重要的使用價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感科學(xué)與技術(shù)鄰域，涉及一種基于多時(shí)相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法，主要應(yīng)用于高分辨率遙感影像海岸線提取、小區(qū)域海岸線動態(tài)監(jiān)測等領(lǐng)域。

背景技術(shù)

海岸線系指大潮平均高潮位時(shí)海陸分離線，在潮汐作用的影響下海陸分離線具有動態(tài)性，其位置會隨著潮水水位高度的變化而不斷改變。遙感觀測手段只能記錄成像瞬間的地表信息，故在影像上所獲取的海陸分離線通常不是大潮平均高潮位時(shí)的海陸分離線。因此，如何準(zhǔn)確獲取遙感影像中的海陸分離線并將影像成像時(shí)刻的海陸分離線轉(zhuǎn)化為平均大潮高潮位時(shí)的海陸分離線是利用遙感手段進(jìn)行海岸線提取的關(guān)鍵因素。

現(xiàn)有的遙感影像海岸線提取方法主要是針對以Landsat衛(wèi)星影像為代表的中等分辨率遙感影像面向大區(qū)域海岸線監(jiān)測而設(shè)計(jì)，而在高分辨率遙感影像中海岸線具有不同的特征，且海陸分離線位置受潮汐作用影響在影像上產(chǎn)生的變化更大，現(xiàn)有的遙感影像海岸線提取方法沒有充分利用高分辨率遙感影像信息，其提取精度也難以滿足小區(qū)域海岸線監(jiān)測需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于多時(shí)相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法，填補(bǔ)了目前對高分辨率遙感影像進(jìn)行海岸線提取的方法缺失。本發(fā)明將高分辨率遙感影像中的海岸線按照其形成原因?qū)⑵浞譃槿斯ず０毒€和自然海岸線，其中自然海岸線被細(xì)分為砂質(zhì)海岸線、巖基海岸線和自然海岸線，根據(jù)不同海岸線的特征以及多時(shí)相潮位高差分別對影像中的各類水陸分離線進(jìn)行校正，得到海岸線位置。與現(xiàn)有方法相比，本發(fā)明采用的海岸線提取策略能夠充分利用高分辨率遙感影像中的海岸線細(xì)節(jié)特征，最大程度克服遙感監(jiān)測手段的瞬時(shí)性弊端。因此，該方法在小區(qū)域海岸線動態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域具有重要的使用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

一種基于多時(shí)相高分辨率遙感影像的海岸線提取方法，包括以下步驟：

步驟1，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。本方法需要的輸入數(shù)據(jù)包括：1)多時(shí)相高分辨率正射遙感影像；2)國家海洋信息中心潮汐表數(shù)據(jù)；3)影像無效區(qū)域掩膜；

步驟2，多時(shí)相高分辨率遙感影像瞬時(shí)水邊線信息提取；

步驟3，對瞬時(shí)水邊線陸地一側(cè)指定范圍內(nèi)構(gòu)建緩沖區(qū)，作為參考海岸帶，通過對參考海岸帶的地物類別進(jìn)行提取，作為海岸線類別確認(rèn)的參考數(shù)據(jù)；

步驟4，對不同類型的海岸線特征進(jìn)行分析，構(gòu)建不同的海岸線潮位校正模型對瞬時(shí)水邊線位置矢量進(jìn)行糾正，記錄海岸線的真實(shí)位置矢量作為輸出。

優(yōu)選地，所述的步驟2中，多時(shí)相高分辨率遙感影像瞬時(shí)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(wǎng)絡(luò)演化算法(FNEA)對正射影像進(jìn)行多尺度分割，得到內(nèi)部異質(zhì)性最小且與相鄰對象的異質(zhì)性最大的影像對象；

步驟2.2，基于面向?qū)ο笾С窒蛄繖C(jī)方法的水體信息提取。對分割后生成的對象進(jìn)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(gòu)建了由水體、植被、裸土、建筑、沙灘五類地物構(gòu)成的樣本集，利用面向?qū)ο蟮闹С窒蛄繖C(jī)方法對研究區(qū)內(nèi)水體信息進(jìn)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(jì)算所有水體圖斑的邊界長度并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，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?cái)鄥^(qū)域進(jìn)行局部形態(tài)學(xué)處理，得到完整的海水水域圖斑；