基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)加載模塊、預(yù)處理模塊、圖像分割模塊、規(guī)則檢索模塊、信息提取模塊。所述方法包括：加載遙感數(shù)據(jù)；對(duì)所述加載后的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分割；提取水體信息規(guī)則集中的規(guī)則；依據(jù)所述水體信息提取規(guī)則完成對(duì)所述多尺度分割后數(shù)據(jù)的自動(dòng)信息提取。本發(fā)明綜合考慮地物識(shí)別過程中水體的光譜特征、紋理特征，以及水體與周邊地物間的相關(guān)特征，更符合人識(shí)別地物時(shí)的思維模式，信息提取精度高。依據(jù)水體信息規(guī)則篩選的原則匹配出適合當(dāng)前影像數(shù)據(jù)水體信息提取的最優(yōu)規(guī)則，針對(duì)不同時(shí)間、不同地理地質(zhì)條件下的大范圍水體信息的準(zhǔn)確提取。
【專利說明】基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)及方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信息處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)及方法。

【背景技術(shù)】
[0002]水體信息提取是水資源調(diào)查、水資源宏觀監(jiān)測、災(zāi)害預(yù)報(bào)以及濕地保護(hù)的重要手段，同時(shí)也是構(gòu)建水文模型、進(jìn)行水文模擬以及其它相關(guān)研究的前提。同時(shí)，良好的水體信息提取結(jié)果能夠?yàn)樗麑I(yè)技術(shù)人員提供最佳的數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)分析。
[0003]現(xiàn)有的遙感影像水體提取方法主要分為以下四類:特征分割方法、模式分類方法、輪廓線檢測方法以及多源數(shù)據(jù)綜合分析方法。特征分割方法又包括自上而下的知識(shí)驅(qū)動(dòng)和自下而上的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩類，知識(shí)驅(qū)動(dòng)型依據(jù)地物特征構(gòu)建先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃椭R(shí)規(guī)則來指導(dǎo)分害I]，如水平集演化方法，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型根據(jù)數(shù)據(jù)自身的灰度分布特征進(jìn)行分割，如單波段閾值法、特征指數(shù)法、色彩空間轉(zhuǎn)換法等，其中特征指數(shù)法是通過多光譜波段運(yùn)算獲取反映水體與背景反差的指數(shù)，進(jìn)而利用直方圖閾值分割得到提取結(jié)果，典型的水體特征指數(shù)如歸一化水體指數(shù)、改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)、新型水體指數(shù)等，其模型簡單，并且有不錯(cuò)的提取結(jié)果。模式分類方法首先對(duì)原圖像進(jìn)行特征提取，構(gòu)造特征向量，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支撐向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法將原始圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)分類為水體與背景兩類對(duì)象，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水體的提取。輪廓線檢測方法通過邊緣檢測獲得水體的岸線邊緣，然后對(duì)邊緣進(jìn)行編組獲取水體的主體區(qū)域，最后采用紋理跟蹤、區(qū)域分割等方法對(duì)檢測到的水體區(qū)域進(jìn)行合并，該類方法由于充分考慮的地物的邊緣特征，其提取結(jié)果的輪廓定位精度較高。多源數(shù)據(jù)綜合分析方法充分利用水體在不同數(shù)據(jù)源中的特征，如合成孔徑雷達(dá)、地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，通過多源數(shù)據(jù)之間的相互驗(yàn)證確定最終水體提取結(jié)果，比依靠單一數(shù)據(jù)源的方法有更高的正確率。
[0004]在現(xiàn)有技術(shù)中，并沒有公開一種能夠解決大范圍水體信息提取的技術(shù)方案，相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)人員在數(shù)據(jù)的研究分析過程中只能針對(duì)特定區(qū)域采用特定提取算法進(jìn)行分析或者采用手工方式完成水信息提取，分析效率大幅下降，同時(shí)需要付出大量人力勞動(dòng)且信息提取精度較低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)【背景技術(shù)】中存在的問題，本發(fā)明提供了一種基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，通過對(duì)輸入的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出水體的提取結(jié)果，所述系統(tǒng)包括:
數(shù)據(jù)加載模塊，用于完成遙感數(shù)據(jù)的加載；
預(yù)處理模塊，用于完成所述加載后遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理；
圖像分割模塊，用于完成所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)的多尺度分割；
規(guī)則檢索模塊，用于提取水體信息規(guī)則集中的規(guī)則； 信息提取模塊，依據(jù)所述水體信息提取規(guī)則完成對(duì)所述多尺度分割后數(shù)據(jù)的自動(dòng)信息提取。
[0006]優(yōu)選的是，所述數(shù)據(jù)加載模塊加載的遙感數(shù)據(jù)類型包括光學(xué)數(shù)據(jù)和/或雷達(dá)數(shù)據(jù)。
[0007]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述預(yù)處理包括幾何校正、影像配準(zhǔn)和圖像增強(qiáng)中至少一種。
[0008]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述規(guī)則集包括數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)覆蓋地點(diǎn)和數(shù)據(jù)覆蓋時(shí)間中至少一種。
[0009]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括檢查模塊，所述檢查模塊用于檢查水提取結(jié)果。
[0010]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括后編輯模塊，所述編輯模塊用于對(duì)多景遙感數(shù)據(jù)提取結(jié)果進(jìn)行歸并。
[0011]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述歸并包括按區(qū)域范圍進(jìn)行。
[0012]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述編輯模塊進(jìn)一步用于對(duì)所述歸并結(jié)果進(jìn)行裁切。
[0013]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括制圖模塊，所述制圖模塊基于水提取結(jié)果和基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化專題制圖。
[0014]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述專題制圖按照設(shè)定的JPG、TIFF或PDF中至少一種格式進(jìn)行繪制。
[0015]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述制圖模塊進(jìn)一步用于所述專題圖中圖名、比例尺和注記中至少一種的自動(dòng)添加。
[0016]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括輸出模塊，所述輸出模塊用于完成水提取結(jié)果的自動(dòng)輸出。
[0017]在上述任一方案中優(yōu)選的是,所述自動(dòng)輸出的內(nèi)容包括統(tǒng)計(jì)報(bào)表和/或報(bào)告。
[0018]本發(fā)明還提供了一種基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取方法，通過對(duì)輸入的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出水體的提取結(jié)果，所述方法包括以下步驟:
加載遙感數(shù)據(jù)；
對(duì)所述加載后的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；
對(duì)所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分割；
提取水體信息規(guī)則集中的規(guī)則；
依據(jù)所述水體信息提取規(guī)則完成對(duì)所述多尺度分割后數(shù)據(jù)的自動(dòng)信息提取。
[0019]優(yōu)選的是，所述加載的遙感數(shù)據(jù)類型包括光學(xué)數(shù)據(jù)和/或雷達(dá)數(shù)據(jù)。
[0020]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述預(yù)處理包括幾何校正、影像配準(zhǔn)和圖像增強(qiáng)中至少一種。
[0021]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述規(guī)則集包括數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)覆蓋地點(diǎn)和數(shù)據(jù)覆蓋時(shí)間中至少一種。
[0022]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述方法進(jìn)一步包括對(duì)水提取結(jié)果進(jìn)行檢查。
[0023]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述方法進(jìn)一步包括對(duì)遙感數(shù)據(jù)提取結(jié)果進(jìn)行歸并。
[0024]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述歸并包括按區(qū)域范圍進(jìn)行。
[0025]在上述任一方案中優(yōu)選的是，進(jìn)一步包括對(duì)所述歸并結(jié)果進(jìn)行裁切。
[0026]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述方法進(jìn)一步包括基于水提取結(jié)果和基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化專題制圖。
[0027]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述專題制圖按照設(shè)定的JPG、TIFF或PDF中至少一種格式進(jìn)行繪制。
[0028]在上述任一方案中優(yōu)選的是，所述方法進(jìn)一步包括對(duì)所述專題圖中圖名、比例尺和注記中至少一種的自動(dòng)添加。
[0029]在上述任一方案中優(yōu)選的是，，所述方法進(jìn)一步包括對(duì)水提取結(jié)果的進(jìn)行自動(dòng)輸出。
[0030]在上述任一方案中優(yōu)選的是,所述自動(dòng)輸出的內(nèi)容包括統(tǒng)計(jì)報(bào)表和/或報(bào)告。
[0031]本發(fā)明所提供的技術(shù)方案綜合考慮地物識(shí)別過程中水體的光譜特征、形狀特征、紋理特征，以及水體與周邊地物間的相關(guān)特征，更符合人識(shí)別地物時(shí)的思維模式，信息提取的精度更高。
[0032]通過依據(jù)水體信息規(guī)則篩選的原則匹配出適合當(dāng)前影像數(shù)據(jù)水體信息提取的最優(yōu)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)不同時(shí)間、不同地理地質(zhì)條件下的大范圍水體信息的準(zhǔn)確提取。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0033]圖1是按照本發(fā)明的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取方法的流程圖。
[0034]圖2是按照本發(fā)明的規(guī)則集查詢界面圖。
[0035]圖3是根據(jù)圖2示出的規(guī)則集查詢結(jié)果界面圖。

【具體實(shí)施方式】
[0036]下面參照附圖結(jié)合示例性的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0037]實(shí)施例1:
圖1所示為按照本發(fā)明的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取方法的流程圖，首先系統(tǒng)對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行加載，其中凡是只紀(jì)錄各種地物電磁波大小的膠片或相片，都稱為遙感影像，在遙感中主要是指航空像片和衛(wèi)星相片。系統(tǒng)對(duì)影像加載完畢后，對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步預(yù)處理工作，這里所述預(yù)處理主要包括幾何校正、影像配準(zhǔn)和圖像增強(qiáng)。
[0038]幾何校正:遙感成像的時(shí)候，由于飛行器的姿態(tài)、高度、速度以及地球自轉(zhuǎn)等因素的影響，造成圖像相對(duì)于地面目標(biāo)發(fā)生幾何畸變，這種畸變表現(xiàn)為像元相對(duì)于地面目標(biāo)的實(shí)際位置發(fā)生擠壓、扭曲、拉伸和偏移等，針對(duì)幾何畸變進(jìn)行的誤差校正即為幾何校正。通常指通過一系列的數(shù)學(xué)模型來改正和消除遙感影像成像時(shí)因攝影材料變形、物鏡畸變、大氣折光、地球曲率、地球自轉(zhuǎn)、地形起伏等因素導(dǎo)致的原始圖像上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特征與在參照系統(tǒng)中的表達(dá)要求不一致時(shí)產(chǎn)生的變形。
[0039]影像配準(zhǔn):將不同時(shí)間、不同傳感器(成像設(shè)備)或不同條件下(天候、照度、攝像位置和角度等)獲取的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過程，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理等領(lǐng)域。配準(zhǔn)技術(shù)的流程如下:首先對(duì)兩幅圖像進(jìn)行特征提取得到特征點(diǎn)；通過進(jìn)行相似性度量找到匹配的特征點(diǎn)對(duì)；然后通過匹配的特征點(diǎn)對(duì)得到圖像空間坐標(biāo)變換參數(shù)；最后由坐標(biāo)變換參數(shù)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。而特征提取是配準(zhǔn)技術(shù)中的關(guān)鍵，準(zhǔn)確的特征提取為特征匹配的成功進(jìn)行提供了保障。
[0040]圖像增強(qiáng):通過一定手段對(duì)原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。
[0041]數(shù)字圖像處理技術(shù)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理和分析逐漸形成了自己的科學(xué)體系，新的處理方法層出不窮，盡管其發(fā)展歷史不長，但卻引起各方面人士的廣泛關(guān)注。首先，視覺是人類最重要的感知手段，圖像又是視覺的基礎(chǔ)，因此，數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者們研究視覺感知的有效工具。其次，圖像處理在軍事、遙感、氣象等大型應(yīng)用中有不斷增長的需求。
[0042]1998年以來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注，并且應(yīng)用于圖像分害I]。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法的基本思想是通過訓(xùn)練多層感知機(jī)來得到線性決策函數(shù)，然后用決策函數(shù)對(duì)像素進(jìn)行分類來達(dá)到分割的目的。這種方法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在巨量的連接，容易引入空間信息，能較好地解決圖像中的噪聲和不均勻問題。
[0043]圖像分割過程中，主要包括閾值分割:閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單、運(yùn)算效率較高、速度快。在重視運(yùn)算效率的應(yīng)用場合(如用于硬件實(shí)現(xiàn))，它得到了廣泛應(yīng)用。
[0044]人們發(fā)展了各種各樣的閾值處理技術(shù)，包括全局閾值、自適應(yīng)閾值、最佳閾值等坐寸ο
[0045]全局閾值是指整幅圖像使用同一個(gè)閾值做分割處理，適用于背景和前景有明顯對(duì)比的圖像。它是根據(jù)整幅圖像確定的:T=T(f)。但是這種方法只考慮像素本身的灰度值，一般不考慮空間特征，因而對(duì)噪聲很敏感。常用的全局閾值選取方法有利用圖像灰度直方圖的峰谷法、最小誤差法、最大類間方差法、最大熵自動(dòng)閾值法以及其它一些方法。
[0046]在許多情況下，物體和背景的對(duì)比度在圖像中的各處不是一樣的，這時(shí)很難用一個(gè)統(tǒng)一的閾值將物體與背景分開。這時(shí)可以根據(jù)圖像的局部特征分別采用不同的閾值進(jìn)行分割。實(shí)際處理時(shí)，需要按照具體問題將圖像分成若干子區(qū)域分別選擇閾值，或者動(dòng)態(tài)地根據(jù)一定的鄰域范圍選擇每點(diǎn)處的閾值，進(jìn)行圖像分割。這時(shí)的閾值為自適應(yīng)閾值。
[0047]閾值的選擇需要根據(jù)具體問題來確定，一般通過實(shí)驗(yàn)來確定。對(duì)于給定的圖像，可以通過分析直方圖的方法確定最佳的閾值，例如當(dāng)直方圖明顯呈現(xiàn)雙峰情況時(shí)，可以選擇兩個(gè)峰值的中點(diǎn)作為最佳閾值。
[0048]區(qū)域分割:
區(qū)域分割的基本思想是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成區(qū)域。具體先對(duì)每個(gè)需要分割的區(qū)域找一個(gè)種子像素作為生長的起點(diǎn)，然后將種子像素周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質(zhì)的像素(根據(jù)某種事先確定的生長或相似準(zhǔn)則來判定)合并到種子像素所在的區(qū)域中。將這些新像素當(dāng)作新的種子像素繼續(xù)進(jìn)行上面的過程，直到再?zèng)]有滿足條件的像素可被包括進(jìn)來。這樣一個(gè)區(qū)域就長成了。
[0049]區(qū)域分割需要選擇一組能正確代表所需區(qū)域的種子像素，確定在生長過程中的相似性準(zhǔn)則，制定讓生長停止的條件或準(zhǔn)則。相似性準(zhǔn)則可以是灰度級(jí)、彩色、紋理、梯度等特性。選取的種子像素可以是單個(gè)像素，也可以是包含若干個(gè)像素的小區(qū)域。大部分區(qū)域分割準(zhǔn)則使用圖像的局部性質(zhì)。生長準(zhǔn)則可根據(jù)不同原則制定，而使用不同的生長準(zhǔn)則會(huì)影響區(qū)域分割的過程。
[0050]區(qū)域分割法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單，對(duì)于較均勻的連通目標(biāo)有較好的分割效果。它的缺點(diǎn)是需要人為確定種子點(diǎn)，對(duì)噪聲敏感，可能導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)有空洞。另外，它是一種串行算法，當(dāng)目標(biāo)較大時(shí)，分割速度較慢，因此在設(shè)計(jì)算法時(shí)，要盡量提高效率。
[0051]邊緣分割:
圖像分割的一種重要途徑是通過邊緣檢測，即檢測灰度級(jí)或者結(jié)構(gòu)具有突變的地方，表明一個(gè)區(qū)域的終結(jié)，也是另一個(gè)區(qū)域開始的地方。這種不連續(xù)性稱為邊緣。不同的圖像灰度不同，邊界處一般有明顯的邊緣，利用此特征可以分割圖像。
[0052]圖像中邊緣處像素的灰度值不連續(xù)，這種不連續(xù)性可通過求導(dǎo)數(shù)來檢測到。對(duì)于階躍狀邊緣，其位置對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的極值點(diǎn)，對(duì)應(yīng)二階導(dǎo)數(shù)的過零點(diǎn)(零交叉點(diǎn))。因此常用微分算子進(jìn)行邊緣檢測。常用的一階微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二階微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在實(shí)際中各種微分算子常用小區(qū)域模板來表示，微分運(yùn)算是利用模板和圖像卷積來實(shí)現(xiàn)。這些算子對(duì)噪聲敏感，只適合于噪聲較小不太復(fù)雜的圖像。
[0053]本實(shí)施例中，在獲取影像數(shù)據(jù)后，依據(jù)影像數(shù)據(jù)的最小單元，即像元的光譜特征、形狀特征、紋理特征、層次關(guān)系、鄰域情況、空間位置、類間關(guān)系等對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割得到不同尺度上的同質(zhì)對(duì)象。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)水體在影像上所變現(xiàn)出的與其他地物不同的特征進(jìn)行水體信息的提取。如在光譜特性上，水體在可見光范圍與近紅外或中紅外波段與其它地區(qū)的反射特性的差別通過一定模型算法實(shí)現(xiàn)水體信息的識(shí)別，如利用水體指數(shù)法NDffI(Normalized Difference water Index):
NDffI = (Green - NIR)/(Green + NIR)
可以增強(qiáng)水體與其他地物的反差，實(shí)現(xiàn)大面積水體信息的提取。
[0054]另外，根據(jù)河流的形狀特征(形狀指數(shù))及內(nèi)部聯(lián)通性，可以將蜿蜒曲折的河流水體信息提取出來。
[0055]本實(shí)施例中，系統(tǒng)根據(jù)影像預(yù)處理結(jié)果對(duì)處理后的影響完成尺度分割與水體信息規(guī)則的自動(dòng)匹配。在規(guī)則匹配過程中，通過大量的生產(chǎn)和實(shí)踐建立的覆蓋全國不同地區(qū)，不同時(shí)間，針對(duì)不同遙感數(shù)據(jù)源的水體信息提取規(guī)則數(shù)據(jù)庫進(jìn)行篩選。將得到的水體提取優(yōu)選規(guī)則作用于影像數(shù)據(jù)分割結(jié)果進(jìn)行水體信息的提取，對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行裁切、人工檢查與后編輯。最后系統(tǒng)完成水體提取結(jié)果的自動(dòng)輸出，包括統(tǒng)計(jì)報(bào)表、專題圖、報(bào)告等形式的展示內(nèi)容。
[0056]本實(shí)施例所提供的技術(shù)方案綜合考慮地物識(shí)別過程中水體的光譜特征、形狀特征、紋理特征，以及水體與周邊地物間的相關(guān)特征，更符合人識(shí)別地物時(shí)的思維模式，信息提取的精度更高。通過依據(jù)水體信息規(guī)則篩選的原則匹配出適合當(dāng)前影像數(shù)據(jù)水體信息提取的最優(yōu)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)不同時(shí)間、不同地理地質(zhì)條件下的大范圍水體信息的準(zhǔn)確提取。
[0057]實(shí)施例2:
如圖2所示為規(guī)則集查詢界面圖，包括查詢時(shí)間段，查詢流域，查詢行政區(qū)域，查詢自定義區(qū)域以及查詢坐標(biāo)范圍。其中開始時(shí)間選取為2000年I月I日，結(jié)束時(shí)間為2014年9月2日；查詢流域選擇為太湖；查詢行政區(qū)域?yàn)楹邶埥?；查詢坐?biāo)范圍為最小經(jīng)度75最大經(jīng)度135，最小維度4最大維度53。查詢結(jié)果匹配規(guī)則以及相應(yīng)規(guī)則表達(dá)式如圖3所示，water (水體)規(guī)則編號(hào) 13，表達(dá)式為(MEAN_L4 - MEAN_L2) / ( MEAN_L4 + MEAN_L2) <-0.1 ；city (城市)規(guī)則編號(hào) 13，表達(dá)式為(MEAN_L3 + MEAN_L2 + MEAN_L1) / 3 > 29.7 ；cloud (云)規(guī)則編號(hào) 13，表達(dá)式為(MEAN_L3 + MEAN_L2 + MEAN_L1) / 3 > 800。
[0058]本實(shí)施例中，通過輸入相關(guān)圖像采集信息得出自動(dòng)匹配的相應(yīng)規(guī)則集，規(guī)則集通過相應(yīng)規(guī)則完成水體信息的特征提取，實(shí)現(xiàn)了范圍覆蓋面積大，地質(zhì)地理地況復(fù)雜的水體信息提取，由于匹配使用了針對(duì)不同遙感信息圖像的提取規(guī)則，使得提取效率與準(zhǔn)確率均大巾畐提聞。
[0059]為了更好地理解本發(fā)明，以上結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)說明。但是，顯然可對(duì)本發(fā)明進(jìn)行不同的變型和改型而不超出權(quán)利要求限定的本發(fā)明更寬的精神和范圍。因此，以上實(shí)施例具有示例性而沒有限制的含義。
【權(quán)利要求】
1.一種基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，通過對(duì)輸入的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出水體的提取結(jié)果，其特征在于，所述系統(tǒng)包括: 數(shù)據(jù)加載模塊，用于完成遙感數(shù)據(jù)的加載； 預(yù)處理模塊，用于完成所述加載后遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理； 圖像分割模塊，用于完成所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)的多尺度分割； 規(guī)則檢索模塊，用于提取水體信息規(guī)則集中的規(guī)則； 信息提取模塊，依據(jù)所述水體信息提取規(guī)則完成對(duì)所述多尺度分割后數(shù)據(jù)的自動(dòng)信息提取。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)加載模塊加載的遙感數(shù)據(jù)類型包括光學(xué)數(shù)據(jù)和/或雷達(dá)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)處理包括幾何校正、影像配準(zhǔn)和圖像增強(qiáng)中至少一種。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述規(guī)則集包括數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)覆蓋地點(diǎn)和數(shù)據(jù)覆蓋時(shí)間中至少一種。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括檢查模塊，所述檢查模塊用于檢查水提取結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括后編輯模塊，所述編輯模塊用于對(duì)多景遙感數(shù)據(jù)提取結(jié)果進(jìn)行歸并。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述歸并包括按區(qū)域范圍進(jìn)行。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述編輯模塊進(jìn)一步用于對(duì)所述歸并結(jié)果進(jìn)行裁切。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括制圖模塊，所述制圖模塊基于水提取結(jié)果和基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化專題制圖。
10.一種基于規(guī)則的大范圍水體信息遙感自動(dòng)提取方法，通過對(duì)輸入的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出水體的提取結(jié)果，其特征在于，所述方法包括以下步驟: 加載遙感數(shù)據(jù)； 對(duì)所述加載后的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 對(duì)所述預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分割； 提取水體信息規(guī)則集中的規(guī)則； 依據(jù)所述水體信息提取規(guī)則完成對(duì)所述多尺度分割后數(shù)據(jù)的自動(dòng)信息提取。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104318051SQ201410470496
【公開日】2015年1月28日 申請(qǐng)日期:2014年9月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月15日
【發(fā)明者】李小濤, 黃詩峰, 李蓉, 辛景峰, 李琳 申請(qǐng)人:中國水利水電科學(xué)研究院