[發明專利]基于遙感影像的海岸線類型判別方法、裝置、介質和設備

在審

• 申請號: 202211031420.7
• 申請日: 2022-08-26
• 公開（公告）號: CN115424142A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 劉旭攏;胡泓達;許劍輝;楊驥;李勇;姜浩;尹小玲;陳彩霞
• 申請（專利權）人: 南方海洋科學與工程廣東省實驗室（廣州）
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 潘桂生

本申請提供一種基于遙感影像的海岸線類型判別方法、裝置、介質和設備，所述基于遙感影像的海岸線類型判別方法包括：獲取海岸線訓練樣本集，所述海岸線訓練樣本集包括多個類型的海岸線訓練樣本；通過所述海岸線訓練樣本集對隨機森林模型進行訓練，得到基于遙感影像的海岸線類型判別模型；獲取待識別的海岸線的待識別多光譜遙感影像；通過所述基于遙感影像的海岸線類型判別模型對所述待識別多光譜遙感影像進行識別，得到待識別的海岸線對應的海岸線類型。本申請的基于遙感影像的海岸線類型判別方法、裝置、介質和設備可以高效準確地識別出待檢測的海岸線對應的海岸線類型，并且還能節省所需要的人力資源。

技術領域

本申請涉及基于遙感影像的海岸線類型判別技術領域，具體涉及一種基于遙感影像的海岸線類型判別方法、裝置、介質和設備。

背景技術

傳統的海岸線監測采用野外實測法，野外實地測量是傳統的測量方法，這種方法獲得的資料具體、準確，但需要測得資料后制成地圖，再輸入到土地信息系統的數據庫中。因此，野外實測法存在工作量大、效率低、時效性差以及需要較多的人力資源的問題，而且有的海岸線是位于海崖峭壁的范圍，因此難以到達，實測難度極大。

發明內容

本申請的目的在于克服現有技術中的缺點與不足，提供一種基于遙感影像的海岸線類型判別方法、裝置、介質和設備，可以高效準確地識別出待檢測的海岸線對應的海岸線類型，并且還能節省所需要的人力資源。

本申請的第一方面提供了一種基于遙感影像的海岸線類型判別方法，包括：

獲取海岸線訓練樣本集，所述海岸線訓練樣本集包括多個類型的海岸線訓練樣本；

通過所述海岸線訓練樣本集對隨機森林模型進行訓練，得到基于遙感影像的海岸線類型判別模型；

獲取待識別的海岸線的待識別多光譜遙感影像；

通過所述基于遙感影像的海岸線類型判別模型對所述待識別多光譜遙感影像進行識別，得到待識別的海岸線對應的海岸線類型。

本申請的第二方面提供了一種基于遙感影像的海岸線類型判別裝置，包括：

樣本集獲取模塊，用于獲取海岸線訓練樣本集，所述海岸線訓練樣本集包括多個類型的海岸線訓練樣本；

模型訓練模塊，用于通過所述海岸線訓練樣本集對隨機森林模型進行訓練，得到基于遙感影像的海岸線類型判別模型；

待識別遙感影像獲取模塊，用于獲取待識別的海岸線的待識別多光譜遙感影像；

基于遙感影像的海岸線類型判別模塊，用于通過所述基于遙感影像的海岸線類型判別模型對所述待識別多光譜遙感影像進行識別，得到待識別的海岸線對應的海岸線類型。

本申請的第三方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上所述的基于遙感影像的海岸線類型判別方法的步驟。

本申請的第四方面提供了一種計算機設備，包括儲存器、處理器以及儲存在所述儲存器中并可被所述處理器執行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上所述的基于遙感影像的海岸線類型判別方法的步驟。

相對于相關技術，本申請通過多個類型的海岸線訓練樣本對隨機森林模型進行訓練，得到基于遙感影像的海岸線類型判別模型，然后可以通過基于遙感影像的海岸線類型判別模型對待識別的海岸線的待識別多光譜遙感影像進行識別，以得到待識別的海岸線對應的海岸線類型。可以高效準確地識別出待檢測的海岸線對應的海岸線類型，并且還能節省所需要的人力資源。

為了能更清晰的理解本申請，以下將結合附圖說明闡述本申請的具體實施方式。

附圖說明

圖1為本申請一個實施例的基于遙感影像的海岸線類型判別方法的流程圖。