[發(fā)明專利]基于衛(wèi)星遙感的水體信息識(shí)別方法、裝置和可讀介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211242050.1
• 申請(qǐng)日: 2022-10-11
• 公開（公告）號(hào): CN115601655A
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 房鑠東
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V20/13
• 分類號(hào): G06V20/13;G06V10/26
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 魯麗美

1.一種基于衛(wèi)星遙感的水體信息識(shí)別方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)遙感圖像；

確定所述目標(biāo)遙感圖像中的邊緣緩沖區(qū)，并確定所述邊緣緩沖區(qū)中像元對(duì)應(yīng)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)；

根據(jù)邊緣緩沖區(qū)中像元對(duì)應(yīng)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)分割閾值；其中，所述目標(biāo)分割閾值為：基于設(shè)定的浮點(diǎn)型步長(zhǎng)確定或更新所述邊緣緩沖區(qū)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)的二分軸，在基于確定或更新的二分軸使得對(duì)所述邊緣緩沖區(qū)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割所得的不同類數(shù)據(jù)間的類間差異滿足差異條件時(shí)所對(duì)應(yīng)的二分軸；

基于所述目標(biāo)分割閾值對(duì)所述目標(biāo)遙感圖像進(jìn)行水體識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)遙感圖像，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)對(duì)應(yīng)的多個(gè)遙感圖像；

對(duì)所述多個(gè)遙感圖像進(jìn)行合成處理，得到目標(biāo)遙感圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標(biāo)遙感圖像中的邊緣緩沖區(qū)，包括：

對(duì)所述目標(biāo)遙感圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到邊緣區(qū)域；

將所述邊緣區(qū)域中的各個(gè)像元按照預(yù)設(shè)比例進(jìn)行像元膨脹，得到所述目標(biāo)遙感圖像中的邊緣緩沖區(qū)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述邊緣緩沖區(qū)中像元對(duì)應(yīng)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)所述目標(biāo)遙感圖像中邊緣緩沖區(qū)的像元灰度值，確定所述像元對(duì)應(yīng)的反射波段；

根據(jù)所述邊緣緩沖區(qū)中的像元對(duì)應(yīng)的反射波段確定所述邊緣緩沖區(qū)中像元對(duì)應(yīng)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)邊緣緩沖區(qū)中像元對(duì)應(yīng)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)分割閾值，包括：

將所述邊緣緩沖區(qū)中的各個(gè)像元分別對(duì)應(yīng)的水體指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到水體指數(shù)的排序序列；

根據(jù)所述排序序列中的最大值、最小值和預(yù)設(shè)的浮點(diǎn)型步長(zhǎng)，確定所述排序序列的二分軸；所述浮點(diǎn)型步長(zhǎng)為基于所需的分類精度設(shè)定的步長(zhǎng)；

基于所述二分軸將所述排序序列分為兩個(gè)類別；

確定所得的兩個(gè)類別的類間方差；

基于所述步長(zhǎng)更新所述二分軸，確定更新所得的二分軸是否為所述排序序列的最大值；若否，循環(huán)至所述基于所述二分軸將所述排序序列分為兩個(gè)類別的步驟，直至更新所得的二分軸為所述排序序列的最大值時(shí)結(jié)束；

將對(duì)應(yīng)的類間方差最大的二分軸作為所述目標(biāo)分割閾值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)分割閾值對(duì)所述目標(biāo)遙感圖像進(jìn)行水體識(shí)別，包括：

根據(jù)目標(biāo)分割閾值對(duì)所述目標(biāo)遙感圖像進(jìn)行圖像二分處理，將圖像中符合水體指數(shù)特征的部分識(shí)別為水體區(qū)域。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

確定所識(shí)別出的水體區(qū)域?qū)?yīng)的水體是否為污染水體。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述確定所識(shí)別出的水體區(qū)域?qū)?yīng)的水體是否為污染水體，包括：

根據(jù)多種不同的距離算法，分別確定所識(shí)別出的水體區(qū)域中像元的水體指數(shù)到預(yù)設(shè)基準(zhǔn)的距離，得到不同距離算法分別對(duì)應(yīng)的距離確定結(jié)果；

所述預(yù)設(shè)基準(zhǔn)為預(yù)先提取的非污染水體的水體特征，所述水體特征包括：根據(jù)非污染水體的遙感圖像信息中各像元的水體指數(shù)所確定的特征；

根據(jù)不同距離算法分別對(duì)應(yīng)的距離確定結(jié)果，確定所識(shí)別出的水體區(qū)域?qū)?yīng)的水體是否為污染水體。