[發明專利]遙感影像的光譜特征提取方法、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211412265.3
• 申請日: 2022-11-11
• 公開（公告）號: CN115690456A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 呂玉鳳;王仁政;胡文
• 申請（專利權）人: 湖南航天遠望科技有限公司
• 主分類號: G06V10/46
• 分類號: G06V10/46;G06N3/126;G06V10/74;G06V10/77;G06V20/10
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 郭立中;王娟

1.一種遙感影像的光譜特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集遙感影像，獲取待選取波段信息B；

S2、構建可重復數組AL＝[x₁,x₂,x₃……x_m],{x_i|x_i∈[1,b],x_i∈Z}，AL表示在特征表達式中對應數組排列位置的各項中b_i所選取的波段信息，b表示待選取波段信息B的波段數，Z為整數集；其中，特征表達式f為：m表示特征表達式項數，表示各項前運算法則，即+、-、*、/，模擬各項是否存在“()”框定的情況；λ_i表示多項式公式中的其中一項；

構建可重復數組AS，用以表示在特征表達式中對應數組排列位置的各項中所表示的運算符號；

構建數組AP，用以設定在特征表達式中括號的起始位置；

構建數組AC，用以表示在特征表達式中對應數組排列位置的各項中λ_i所選取的系數；

S3、設定m，獲得數組AL、AS、AP的所有組合形式，初始化數組AC；

S4、將數組AL、AS、AP、AC進行不重復隨機組合，得到隨機組合集合X，對所述隨機組合集合X進行反向編碼，得到隨機組合集合X所表示的特征計算表達式集，根據所述特征計算表達式集得到對應的特征參數集F；

S5、對所述特征參數集F進行預處理，得到預處理后的特征參數；計算所述預處理后的特征參數與遙感影像中的地面點目標參數的相關系數，根據相關系數的絕對值，按照從小到大的順序排列所述預處理后的特征參數；

S6、提取排序后位于前M％，且相關系數N的預處理后的特征參數，將提取的特征參數與所述地面點目標參數進行交叉驗證，計算交叉驗證中的相對誤差均值，若最大相對誤差小于第一設定閾值，且相對誤差均值小于第二設定閾值，則輸出特征表達式，結束；反之，將隨機組合集合X作為遺傳算法的輸入，通得到更新的數組AC，并返回步驟S4。

2.根據權利要求1所述的遙感影像的光譜特征提取方法，其特征在于，步驟S1中，獲取待選取波段信息B的具體實現過程包括：

1)剔除遙感影像數據的異常值，并讀取遙感影像中的地面點目標參數；

2)根據所述地面點目標參數中的經度信息和緯度信息，定位遙感影像中的像元點，得到各地面點的光譜數據；

3)對步驟2)得到的光譜數據進行連續去統處理；

4)計算所述地面點目標參數的第一變異系數和與連續去統處理后的光譜數據同波段的反射率的第二變異系數，比較第一變異系數和第二變異系數的大小，若第一變異系數大于a倍第二變異系數，則保留該波段光譜數據，否則剔除該波段；a∈(0,1]；

5)對步驟4)處理后保留的波段信息，計算各波段間的相關系數，當兩個波段間的相關系數大于第三設定閾值時，剔除兩個波段中波長更長的波段數據，得到待選取的波段信息B。

3.根據權利要求2所述的遙感影像的光譜特征提取方法，其特征在于，所述第三設定閾值為0.7。

4.根據權利要求2所述的遙感影像的光譜特征提取方法，其特征在于，變異系數CV_x的計算公式為：σ_x表示數據集X的標準差；μ_x表示數據集X的均值；數據集X為地面點目標參數集合或連續去統處理后的光譜數據同波段的反射率集合。

5.根據權利要求1所述的遙感影像的光譜特征提取方法，其特征在于，步驟S5中，對所述特征參數集F進行預處理的具體實現過程包括：

剔除特征參數集F中重復的特征參數；

計算剩余的特征參數的變異系數；

剔除變異系數大于第四設定閾值的特征參數，得到預處理后的特征參數集。

6.根據權利要求5所述的遙感影像的光譜特征提取方法，其特征在于，步驟S5中，所述第四設定閾值設定為15％。