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基于像素級(jí)sar影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法

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基于像素級(jí)sar影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列的水體提取方法,該方法首先,對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,經(jīng)過(guò)高精度匹配,構(gòu)建像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列,生成時(shí)間序列文本數(shù)據(jù);其次,采樣選取純凈水體像元和混合水體像元的時(shí)間序列,選取DTW作為時(shí)間序列的相似性度量,計(jì)算其DTW值作為最大閾值;然后計(jì)算所有像元的像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列與純凈水體像元時(shí)間序列的DTW值,采用最大閾值方法分割SAR影像,獲取二值圖像;最后,采用8鄰域搜索方法對(duì)二值圖像進(jìn)行操作以提高水體識(shí)別精度。該方法能夠準(zhǔn)確提取穩(wěn)定的水資源分布范圍,提取結(jié)果不受山體陰影、雨季積水及部分植被的影響,能夠滿足水體制圖的要求。
【專利說(shuō)明】基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種SAR影像的水體提取方法,特別是涉及一種利用像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]水資源是自然生態(tài)環(huán)境資源的重要組成部分,水資源的分布和供需狀況已經(jīng)成為評(píng)價(jià)一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)之一。遙感技術(shù)在水體分布提取方面得到了廣泛的應(yīng)用,如M0DIS、TM、SP0T等。在微波遙感領(lǐng)域,合成孔徑雷達(dá)(SAR)能夠不受日照和天氣條件的限制完成對(duì)地觀測(cè)任務(wù),并對(duì)某些地物具有一定的穿透能力,具有多極化、多入射角、多模式、短重訪周期等特點(diǎn),在水資源提取與監(jiān)測(cè)中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。然而,由于SAR斜距成像的特點(diǎn),山體陰影、雨季積水及部分植被嚴(yán)重影響了水體的提取精度。針對(duì)SAR影像水體目標(biāo),學(xué)者們提出了很多提取方法,比如2006年,朱俊杰等在《水科學(xué)進(jìn)展》17卷第4期中發(fā)表“基于紋理與成像知識(shí)的高分辨率SAR圖像水體檢測(cè)”一文,綜合利用閾值法、小波紋理法和建筑物的SAR成像知識(shí)對(duì)水體進(jìn)行了檢測(cè),實(shí)現(xiàn)了高分辨率SAR圖像的水體檢測(cè);2008年,胡德勇等在《中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)》13卷第2期中發(fā)表“單波段單極化SAR圖像水體和居民地信息提取方法研究” 一文,針對(duì)單波段單極化SAR影像,基于紋理分析方法提取水體及居民地目標(biāo),并利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類;2009年,程明躍等在《計(jì)算機(jī)工程》35卷第2期中發(fā)表“基于模糊加權(quán)SVM的SAR圖像水體自動(dòng)檢測(cè)” 一文,使用樹型小波方法對(duì)SAR圖像進(jìn)行紋理分析,有效地利用SAR圖像中的紋理信息,結(jié)合圖像中的灰度信息獲得判別水體的決策函數(shù),通過(guò)該決策函數(shù)能夠檢測(cè)出圖像的水體區(qū)域;2010年,李景剛等在《自然災(zāi)害學(xué)報(bào)》19卷第3期中發(fā)表“ENVISAT衛(wèi)星先進(jìn)合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)水體提取研究一改進(jìn)的最大類間方差閾值法”一文,提出一種綜合考慮類間和類內(nèi)方差兩個(gè)因素的改進(jìn)的最大類間方差法,對(duì)ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提??;2011年,王棟等在《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》47卷第2期中發(fā)表“盲信號(hào)分離和序貫濾波的SAR影像水體提取”一文,針對(duì)SAR影像水體目標(biāo)的亮度及形狀分布特征,進(jìn)一步采用序列非線性濾波處理,從分離出的圖像分量中提取出水體目標(biāo)。
[0003]然而這些方法都存在以下缺點(diǎn):(I)這些方法大多是針對(duì)單幅影像提取水體,無(wú)法去除雨季積水及部分植被(如水稻)的影響;(2)多時(shí)相的水體提取方法雖能夠在一定程度上克服以上影響,但還不夠徹底;(3)制圖要求中明確規(guī)定,湖泊、水庫(kù)等水體制圖應(yīng)以水涯線為準(zhǔn),即一年中大部分時(shí)間平穩(wěn)的常水位,而以往的方法只能提取瞬時(shí)影像中的水體分布,無(wú)法提取常年穩(wěn)定的水體面積。因此這些方法無(wú)法準(zhǔn)確提取穩(wěn)定的水資源分布范圍,同時(shí)受山體陰影、雨季積水及部分植被的影響,提取結(jié)果尚不能滿足水體制圖的要求,無(wú)法應(yīng)用于大范圍區(qū)域水體分布的提取與制圖中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是:提出一種精度高的基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,該方法能夠準(zhǔn)確提取穩(wěn)定的水資源分布范圍,提取結(jié)果不受山體陰影、雨季積水及部分植被的影響,能夠滿足水體制圖的要求,從而可以應(yīng)用于大范圍區(qū)域水體分布的提取與制圖中。
[0005]為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提出的技術(shù)方案是:一種基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,包括以下步驟:
[0006]第一步、對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,所述SAR影像數(shù)據(jù)集包含有N幅不同時(shí)相的SAR影像;
[0007]第二步、對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)集的N幅SAR影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn),得到配準(zhǔn)后的SAR影像數(shù)據(jù)集;
[0008]第三步、針對(duì)坐標(biāo)值相同的SAR影像像元的后向散射系數(shù),根據(jù)時(shí)間順序建立與坐標(biāo)值相關(guān)的像元后向散射系數(shù)時(shí)間序列;
[0009]第四步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取M個(gè)純凈水體像元,相應(yīng)的獲得M個(gè)純凈水體坐標(biāo),對(duì)每幅SAR圖像中M個(gè)純凈水體坐標(biāo)位置的像元的后向散射系數(shù)求均值,得到SAR圖像集的N個(gè)純凈水體后向散射系數(shù)均值,根據(jù)時(shí)間順序建立純凈水體后向散射系數(shù)均值時(shí)間序列;
[0010]第五步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取K個(gè)水體邊緣像元,相應(yīng)的獲得K個(gè)水體邊緣坐標(biāo),計(jì)算所述純凈水體后向散射系數(shù)均值時(shí)間序列與每個(gè)水體邊緣坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的所述像元后向散射系數(shù)時(shí)間序列之間的DTW距離值,并將計(jì)算得到的K個(gè)DTW距離值作平均,得到用于劃分水體像元的最大閾值;
[0011]第六步、構(gòu)建與SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍相同的空白影像,第三步得到的像元后向散射系數(shù)時(shí)間序列與純凈水體后向散射系數(shù)均值時(shí)間序列之間的DTW距離值小于或等于所述最大閾值,則空白影像中相應(yīng)坐標(biāo)值的像元為水體像元;否則為非水體像元。
[0012]為了更精確的提取水體像元,在第六步完成之后可以去除水體內(nèi)的噪點(diǎn)。
[0013]作為優(yōu)選的方案,本發(fā)明提供了一種去除水體內(nèi)噪點(diǎn)的方法如下:
[0014]I)將第六步得到的影像中的水體像元設(shè)為1,非水體像元設(shè)為0,從而將SAR影像賦值為0-1 二值圖像,假設(shè)二值圖像為m行*n列,將二值影像四周擴(kuò)充至(m+1)行*(n+l)列,四周像元賦值為0,得到新的二值圖像;
[0015]2)選取3*3滑動(dòng)窗口,從新的二值圖像左上角像元(1,I)開始,依次判斷滑動(dòng)窗口中心點(diǎn)(i,j)的值,若該中心點(diǎn)(i,j)的八鄰域像素(i_l,j_l)、(i_l,j)、(i_l,j)、(i,j_l)、(i,j+1)、(i+1,j_l)、(i+l,j)、(i+1, j+1)均為 1,則將中心點(diǎn)像元(1,」)賦值為I ;
[0016]3)將所述滑動(dòng)窗口按從左到右、從上到下順序移動(dòng)到下一個(gè)像元,依次重復(fù)執(zhí)行步驟2),直到全幅影像掃描一遍結(jié)束。
[0017]另外,本發(fā)明第一步中對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)集的預(yù)處理包括影像的裁剪和拼接、元數(shù)據(jù)更新、輻射校正、幾何校正和地形校正。
[0018]作為優(yōu)選的方案,第二步中進(jìn)行幾何配準(zhǔn)的方法為:選取SAR影像數(shù)據(jù)集中任一幅SAR影像作為主影像,其他影像為從影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)。
[0019]作為優(yōu)選的方案,本發(fā)明中SAR影像中第i行第j列像元的后向散射系數(shù)
【權(quán)利要求】
1.一種基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,包括以下步驟: 第一步、對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,所述SAR影像數(shù)據(jù)集包含有N幅不同時(shí)相的SAR影像; 第二步、對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)集的N幅SAR影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn),得到配準(zhǔn)后的SAR影像數(shù)據(jù)集; 第三步、針對(duì)坐標(biāo)值相同的SAR影像像元的后向散射系數(shù),根據(jù)時(shí)間順序建立與坐標(biāo)值相關(guān)的像元后向散射系數(shù)時(shí)間序列; 第四步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取M個(gè)純凈水體像元,相應(yīng)的獲得M個(gè)純凈水體坐標(biāo),對(duì)每幅SAR圖像中M個(gè)純凈水體坐標(biāo)位置的像元的后向散射系數(shù)求均值,得到SAR圖像集的N個(gè)純凈水體后向散射系數(shù)均值,根據(jù)時(shí)間順序建立純凈水體后向散射系數(shù)均值時(shí)間序列; 第五步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取K個(gè)水體邊緣像元,相應(yīng)的獲得K個(gè)水體邊緣坐標(biāo),計(jì)算所述純凈水體后向散射系數(shù)均值時(shí)間序列與每個(gè)水體邊緣坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的所述像元后向散射系數(shù)時(shí)間序列之間的DTW距離值,并將計(jì)算得到的K個(gè)DTW距離值作平均,得到用于劃分水體像元的最大閾值; 第六步、構(gòu)建與SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍相同的空白影像,第三步得到的像元后向散射系數(shù)時(shí)間序列與純凈水體后向散射系數(shù)均值時(shí)間序列之間的DTW距離值小于或等于所述最大閾值,則空白影像中相應(yīng)坐標(biāo)值的像元為水體像元;否則為非水體像元。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基.于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,其特征在于:第六步完成之后去除水體內(nèi)的噪點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,其特征在于:去除水體內(nèi)噪點(diǎn)的方法如下: 1)將第六步得到的影像中的水體像元設(shè)為I,非水體像元設(shè)為O,從而將SAR影像賦值為0-1 二值圖像,假設(shè)二值圖像為m行*n列,將二值影像四周擴(kuò)充至(m+1)行* (n+1)列,四周像元賦值為0,得到新的二值圖像; 2)選取3*3滑動(dòng)窗口,從新的二值圖像左上角像元(1,I)開始,依次判斷滑動(dòng)窗口中心點(diǎn)(i,j)的值,若該中心點(diǎn)(i,j)的八鄰域像素(i_l,j_l)、(1-1,j)、(1-1,j)、(i,j_l)、(i,j+l)、(i+l,j-l)、(i+l,j)、(i+1, j+1)均為 1,則將中心點(diǎn)像元(1,」)賦值為 I ; 3)將所述滑動(dòng)窗口按從左到右、從上到下順序移動(dòng)到下一個(gè)像元,依次重復(fù)執(zhí)行步驟2),直到全幅影像掃描一遍結(jié)束。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,其特征在于:所述第一步中,對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)集的預(yù)處理包括影像的裁剪和拼接、元數(shù)據(jù)更新、輻射校正、幾何校正和地形校正。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,其特征在于,第二步中進(jìn)行幾何配準(zhǔn)的方法為:選取SAR影像數(shù)據(jù)集中任一幅SAR影像作為主影像,其他影像為從影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素級(jí)SAR影像時(shí)間序列相似性分析的水體提取方法,其特征在于:SAR影像中第i行第j列像元的后向散射系數(shù)
【文檔編號(hào)】G06K9/46GK103440489SQ201310423428
【公開日】2013年12月11日 申請(qǐng)日期:2013年9月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月16日
【發(fā)明者】程亮, 李滿春, 杜培軍, 王亞飛, 鐘禮山, 馬磊, 陳振杰, 潘航, 姜鵬輝, 丁佳鵬 申請(qǐng)人:南京大學(xué)
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