[發明專利]一種衛星遙感影像水體提取方法

有效

• 申請號: 202110974161.0
• 申請日: 2021-08-24
• 公開（公告）號: CN113642663B
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 黃海;劉欽源;關見朝;張磊;王大宇;陳偉;王浩;陳娟;吳其平;黃逸彬;柴露;郭子楊;徐棟澤
• 申請（專利權）人: 中國水利水電科學研究院;同濟大學
• 主分類號: G06V10/80
• 分類號: G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06V10/26
• 代理公司: 北京國林貿知識產權代理有限公司 11001
• 代理人: 李瑾;李連生

本發明提出一種衛星遙感影像水體提取方法，包括：確定樣本位置，獲取樣本點在一定時間序列上的多源遙感影像集，分別完成去云處理后進行合成，獲得去云合成影像；使用合成影像的波段數據，使用自定義的歸一化差異水體指數(NDWI)進行計算得到指數值；將影像轉為RGB圖像，輸入已經訓練完成的分類網絡模型，得到該圖像的類激活圖CAM；融合CAM和NDWI，通過閾值篩選得到marker，將RGB圖像轉為灰度圖并使用隨機游走算法進行分割，通過面積閾值篩選得到大面積水體分割結果。本方法通過對僅有圖像級標注的遙感影像訓練數據集進行學習與訓練，融合NDWI和CAM進行分割，在消除對真實水體標注的依賴同時，也加強了水體提取的精度。

技術領域

本發明屬于水體遙感影像技術領域，主要涉及一種結合水體指數和類激活圖的衛星遙感影像的水體提取方法。

背景技術

遙感技術的發展使遙感影像在地理資源研究與調查中的重要性日益增長。在水體提取技術中，使用遙感數據獲取水體信息已經成為目前主流的水體提取方式。在日益增長的精度要求下，對高性能的水體提取算法技術的需求也不斷增大。目前已經有一些方法取得了不錯的效果，然而由于地理、氣候環境等因素的影響，目前已有的水體提取方法難以應對復雜的現實狀況。因此，研究能基于遙感影像且足以應對多種現實狀況的水體提取技術具有重要的意義與價值。

目前單波段閾值法、多波段譜間關系法、水體指數法等方法作為水體提取技術的基礎方法，相繼得到了應用，產生了一些衍生變種方案。其中，單波段閾值法主要利用紅外波段光譜特征的差異，選取合適的閾值進行提取。多波段譜間關系法則利用不同波段的光譜差異，構造一種模型來提取水體。該兩種方法在地物復雜多樣或者波段相似的情形下不能取得較好的效果。而水體指數法是對多個光譜的特征分析，選取需要的多個波段，構造水體指數計算公式來實現水體提取，其準確度依賴于閾值的選定和計算方案。該方法能較大限度地抑制植被信息帶來的干擾，卻仍然難以應對城市空間或者特殊地貌下帶來的如陰影、土壤成分等復雜要素的干擾。

總的來說，現有的基礎方法難以應對復雜的情形，亟需新的方案來對現狀作出改進。而近年來，計算機視覺領域正在快速發展，其中一些基于普通圖像的深度學習技術值得思考。這給了分析遙感影像進行水體提取一些新的思路與方法。例如可以將遙感圖像轉換為灰度圖像后利用灰度共生矩陣提取紋理特征，從而關注到更多的水體類別；可以使用神經網絡的方法對顏色等特征進行進一步的提取映射，如利用語義分割的解碼器結構實現像素級別的分割預測，從而對水體顏色信息更加敏感。但大多基于深度學習的方法需要像素級細粒度水體標注對模型進行有監督訓練，而獲得像素級細粒度水體標注需要耗費大量人力成本。

發明內容

本發明所需解決的技術問題是，如何在缺少像素級細粒度水體標注的情況下對遙感影像中大面積水體區域進行精準水體提取。

為了解決上述的技術問題，本發明所采用的技術方案是提供一種基于歸一化差異水體指數和類激活圖的遙感影像水體提取的方法，包括以下步驟：

步驟S1：確定樣本位置，獲取樣本點在一定時間序列上的多源遙感影像集，分別完成去云處理后進行合成，獲得去云合成影像；

步驟S2：使用合成影像的波段數據，使用自定義的水體指數進行計算，得到指數值；

步驟S3：將影像轉為RGB圖像，輸入已經訓練完成的分類網絡模型，得到該圖像的類激活圖CAM；

步驟S4：將NDWI和CAM進行融合得到水體特征圖WFM，并設定閾值進行二值篩選，得到該圖像的marker；將RGB圖像轉為灰度圖，然后使用隨機游走算法對灰度圖進行分割；對分割結果進行面積閾值篩選，得到大面積水域的分割結果。

進一步的，步驟S1中對薄云，可以使用同態濾波、光譜差異性或暗通道等方案進行過濾；對厚云，則需要采用不同時間段同位置的影像進行合成互補，重建去云影響，從而保證整個影像完整。