[發明專利]多源遙感淺覆蓋區地層巖性分類特征空間構建方法、巖性分類方法及系統

有效

• 申請號: 202111313000.3
• 申請日: 2021-11-08
• 公開（公告）號: CN114118231B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 韓玲;蘆家欣;查鑫林;劉明;李良志
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V20/13;G06V10/77
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 李婷

本發明提供了一種基于多源遙感的淺覆蓋區地層巖性分類特征空間構建方法，淺覆蓋區地層巖性分類方法及系統。發明提供了一種有效的多源遙感在淺覆蓋區地層巖性分類中的特征空間構建方法，通過極化SAR和多光譜影像的植被信息抑制去除植被干擾，并利用不同極化方式SAR影像的穿透能力獲取淺覆蓋區地層巖性的紋理信息，充分發揮了兩種數據源的優勢并有效降低了特征數據維度，形成可用于巖性分類的特征組合影像。與此同時，本發明提出了基于多源遙感特征空間構建的淺覆蓋區地層巖性分類算法，解決現有技術方法在淺覆蓋區地層巖性分類中適用性差、精度較低的問題。可以用于植被、干沙等淺覆蓋條件下的地層巖性分類。

技術領域

本發明屬于遙感地質和數字圖像處理領域，涉及極化SAR和光學影像的植被信息抑制以及多維特征影像分類，具體涉及一種基于極化SAR和多光譜影像的淺覆蓋區地層巖性分類特征空間構建方法，淺覆蓋區地層巖性分類方法及系統。

背景技術

遙感傳感器和成像技術的發展，為遙感巖性分類帶來豐富的對地觀測信息。目前，遙感地質領域的研究成果多集中在無植被土壤覆蓋的裸巖山區，野外實測和單一光學遙感等手段在植被和沙土淺覆蓋區獲取的巖性信息十分有限，淺覆蓋區的遙感巖性分類已發展為當前遙感地質領域的一個關鍵問題。SAR與光學影像是當代遙感領域應用最廣且優勢互補的兩種數據源，SAR可以實現全天時、全天候對地觀測，并對地物具有一定的穿透性，近年來，多波段、多極化、多時相、多角度的極化SAR數據獲取也已相對成熟，這些特點使極化SAR在地表淺覆蓋區的遙感巖性分類中表現出獨特優勢；光學影像則以光譜信息為主，是地表最普遍的光學信息反映，與地物的真實表現最為接近。通過SAR與光學影像的植被信息抑制可以得到更準確的地層巖性表象。

極化SAR影像與光學影像的結合對淺覆蓋區遙感巖性分類意義重大，利用兩者的優勢互補，構建形成用于淺覆蓋區地層巖性分類的特征空間，從而提高分類結果的準確性。

發明內容

針對上述遙感巖性分類領域的關鍵問題，本發明的目的在于提供基于多源遙感的淺覆蓋區地層巖性分類特征空間構建方法、巖性分類方法及系統，解決現有技術在淺覆蓋區地層巖性分類中適用性差、分類精度較低的問題。

為了解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案予以實現：

本發明提供一種基于多源遙感的淺覆蓋區地層巖性分類特征空間構建方法，該構建方法包括如下步驟：

步驟一：采集極化SAR影像和多光譜影像，對采集的影像進行預處理，得到坐標信息和采樣信息一致的不同極化方式的SAR后向散射影像和多光譜影像；

步驟二：對預處理后的SAR后向散射影像和多光譜影像分別進行植被信息抑制，獲得不同極化方式下植被信息抑制后的SAR后向散射影像，獲得植被信息抑制后的光譜特征影像，其中，SAR后向散射影像采用改進的水云模型實現植被信息抑制，多光譜影像通過多種植被指數的主成分分析實現植被信息抑制；

步驟三：對不同極化方式下植被信息抑制后的SAR后向散射影像分別計算灰度共生矩陣，提取紋理特征，并通過特征影像標準差確定紋理特征提取的最佳窗口大小，通過主成分分析實現紋理特征降維，獲得用于地層巖性分類特征空間構建的紋理特征圖像；

步驟四：將步驟二、步驟三得到的各極化方式植被抑制后的SAR后向散射影像、植被抑制后的光譜特征影像、紋理特征圖像進行波段合成，共同構成基于極化SAR和多光譜影像的地層巖性分類特征空間。

進一步地，步驟一的具體過程為：

步驟1.1，獲取SAR后向散射影像：

對采集的各極化方式的SAR原始影像依次進行輻射校正、多視、濾波、地理編碼以及地形校正，投影為與多光譜影像一致，得到各極化方式的SAR后向散射影像；

所述的SAR影像類型包括：

單極化SAR：HH極化、HV極化、VV極化、VH極化；