本發(fā)明涉及圖像處理，特別涉及一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法、系統(tǒng)。

背景技術：

1、遙感技術是一種通過衛(wèi)星或其他高空平臺，對地球表面進行遠距離感知和測量的技術。隨著科技的發(fā)展，遙感技術已經(jīng)廣泛應用于水環(huán)境監(jiān)測中，為水資源的保護和利用提供了強大的技術支持。但是由于拍攝設備胡總和拍攝參數(shù)的差異會出現(xiàn)不同分辨率的遙感圖像，對于不同分布率的遙感圖像在環(huán)水保監(jiān)測中具有不同的優(yōu)勢，例如高分辨率全色影像空間結構信息豐富，能夠詳盡地表達地物的細節(jié)特征。低分辨率多光譜影像光譜信息豐富，有利于對地物的識別與解譯，因此如何生成一種兼具二者優(yōu)勢的高分辨率多光譜影像成為了輸變電工程環(huán)水保衛(wèi)星遙感監(jiān)測的難題之一。因此本發(fā)明提出一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法、系統(tǒng)。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法、系統(tǒng)，完成輸變電工程環(huán)水保衛(wèi)星遙感監(jiān)測過程中高分辨影像與低分辨率影像的融合生成高分辨率多光譜影像，輔助環(huán)水保監(jiān)測人員更好的完成環(huán)境監(jiān)測任務。

2、本發(fā)明提供一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法，包括：

3、步驟1：對初始低分辨率遙感圖像進行上采樣，獲得高光譜遙感圖像，并對初始低分辨率遙感圖像對應的同空間分辨率初始高分辨遙感圖像進行圖像增強，獲得高分辨全色圖像；

4、步驟2：基于第一特征提取模型提取高光譜遙感圖像的光譜特征，獲得遙感光譜特征；

5、步驟3：基于第二特征提取模型提取高分辨全色圖像的紋理特征提取，獲得遙感紋理特征；

6、步驟4：將遙感光譜特征、遙感紋理特征和高分辨全色圖像進行融合獲得高分辨率多光譜影像。

7、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法中，對初始低分辨率遙感圖像對應的同空間分辨率初始高分辨遙感圖像進行圖像增強，獲得高分辨全色圖像，包括：

8、根據(jù)輸變電工程的預設標準地物分布特征，對初始高分辨遙感圖進行識別，確定輸變電工程站區(qū)及沿線經(jīng)過區(qū)域；

9、基于輸變電工程站區(qū)及沿線經(jīng)過區(qū)域以及預設保護范圍，結合遙感圖像的比例尺，分別在初始低分辨率遙感圖像及其對應的同空間分辨率初始高分辨遙感圖像上，確定有效環(huán)水保區(qū)域；

10、將有效環(huán)水保區(qū)域作為圖像增強中心，基于注意力機制算法，對初始高分辨遙感圖像進行圖像增強，獲得高分辨全色圖像。

11、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法中，第一特征提取模型和第二特征提取模型均為多尺度特征提取模型，且二者的特征提取尺度一致。

12、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法中，還包括：

13、第一特征提取模型和第二特征提取模型的特征提取尺度確定，具體方法包括：

14、將高光譜遙感圖像和高分辨全色圖像對應的分辨率進行對比，獲得最小分辨率；

15、并同步獲取數(shù)據(jù)存儲模塊中的標準特征提取尺寸密度；

16、基于最小分辨率，結合標準特征提取尺寸密度，獲得第一特征提取模型和

17、第二特征提取模型對應的特征提取尺度。

18、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法中，還包括：

19、獲取多個歷史高分辨率遙感圖像，基于多個隨機特征提取尺寸密度，結合歷史高分辨率遙感圖像的初始分辨率以及最大縮放尺度，生成多個第一特征提取尺度；

20、基于多個第一特征提取尺度，分別多個高分辨率遙感圖像進行圖層分離，獲得多第一歷史圖層金字塔，并對同一第一歷史圖層金字塔的各個歷史圖層之間的圖層數(shù)據(jù)進行對比；

21、基于對比結果，確定每個第一歷史圖層金字塔的第一數(shù)據(jù)冗余率，并將同一隨機特征提取尺寸密度對應的第一歷史圖層金字塔的數(shù)據(jù)冗余率進行加權平均，獲得第一平均冗余率；

22、基于第一平均冗余率，確定最佳特征提取尺寸密度，根據(jù)最佳特征提取尺寸密度對應的相鄰特征提取尺寸密度，確定最佳提取密度范圍；

23、對最佳提取密度范圍進行區(qū)間均分，獲得上中下三個小范圍，若最佳特征提取尺寸密度在中間小范圍內，則將最佳特征提取尺寸密度作為最終特征提取尺寸密度；

24、否則，分別獲取上中下三個小范圍的中間特征提取尺寸密度作為檢驗特征提取尺寸密度，基于檢驗特征提取尺寸密度，結合歷史高分辨率遙感圖像的初始分辨率以及最大縮放尺度，生成多個第二特征提取尺度；

25、基于第二特征提取尺度，分別多個高分辨率遙感圖像進行圖層分離，獲得第二歷史圖層金字塔，并對同一第二歷史圖層金字塔的各個歷史圖層之間的圖層數(shù)據(jù)進行對比；

26、基于對比結果，確定每個第二歷史圖層金字塔的第二數(shù)據(jù)冗余率，判斷并將同一檢驗特征提取尺寸密度對應的第二歷史圖層金字塔的數(shù)據(jù)冗余率進行加權平均，獲得第二平均冗余率；

27、判斷所述第二平均冗余率中是否存在小于最佳特征提取尺度密度對應的第一平均冗余率的數(shù)值；

28、若不存，在則將最佳特征提取尺寸密度作為最終特征提取尺寸密度；

29、否則，將最小第二平均冗余率對應的最佳特征提取尺寸密度作為最終特征提取尺寸密度；

30、將所述最終特征提取尺寸密度作為標準特征提取尺寸密度進行存儲。

31、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法中，將遙感光譜特征、遙感紋理特征和高分辨全色圖像進行融合獲得高分辨率多光譜影像，包括：

32、獲取第一特征提取模型和第二特征提取模型的特征提取尺度，基于所述特征提取尺度對高分辨全色圖像進出處理，得到圖像金字塔；

33、基于圖像金字塔每層對應的分辨率，獲取對應的遙感子光譜特征和遙感子紋理特征，并將當前圖層與遙感子光譜特征和遙感子紋理特征進行同層特征融合，獲得融合圖層；

34、基于上采樣方法，將頂層融合圖層與低層融合圖層進行融合，獲得高分辨率多光譜影像。

35、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合方法中，在獲得高分辨率多光譜影像后，還包括：

36、對高分辨率多光譜影像質量進行檢測，并判斷高分辨率多光譜影像中的有效環(huán)水保區(qū)域的清晰度是否達到預設標準，若是，則對所述高分辨率多光譜影像進行中的有效環(huán)水保區(qū)域進行邊緣增強處理后，獲得最終輸出影像；

37、否則，對高分辨率多光譜影像進行去噪處理后進行特征點提取，并獲取每個特征點任意兩個領域信息熵的信息熵差，當所述信息熵差大于預設值時，判定所述特征點為不穩(wěn)定點；

38、將所述任意兩個領域信息熵中較大熵值對應的領域作為目標領域，基于目標領域以及所述不穩(wěn)定點在高分辨率多光譜影像上的像素位，在初始高分辨率遙感圖像進行補充區(qū)域定位；

39、基于補充領域對不穩(wěn)定點進行插值處理，并對插值處理后得到的新的高分辨率多光譜影像進行中的有效環(huán)水保區(qū)域進行邊緣增強，獲得最終輸出影像。

40、本發(fā)明一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，包括：

41、初始圖像處理模塊，用于對初始低分辨率遙感圖像進行上采樣，獲得高光譜遙感圖像，并對初始低分辨率遙感圖像對應的同空間分辨率初始高分辨遙感圖像進行圖像增強，獲得高分辨全色圖像；

42、光譜特征提取模塊，用于基于第一特征提取模型提取高光譜遙感圖像的光譜特征，獲得遙感光譜特征；

43、紋理特征提取模塊，用于基于第二特征提取模型提取高分辨全色圖像的紋理特征提取，獲得遙感紋理特征；

44、遙感圖像融合模塊，用于將遙感光譜特征、遙感紋理特征和高分辨全色圖像進行融合獲得高分辨率多光譜影像。

45、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中，還包括：特征提取準備模塊，用于第一特征提取模型和第二特征提取模型的特征提取尺度確定，包括：

46、對比處理單元，用于將高光譜遙感圖像和高分辨全色圖像對應的分辨率進行對比，獲得最小分辨率；

47、數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取數(shù)據(jù)存儲模塊中的標準特征提取尺寸密度；

48、尺度確定單元，用于基于最小分辨率，結合標準特征提取尺寸密度，獲得第一特征提取模型和第二特征提取模型對應的特征提取尺度。

49、優(yōu)選的，在一種輸變電環(huán)水保的高精度遙感影像數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中，還包括：輸出處理模塊，用于：

50、對高分辨率多光譜影像質量進行檢測，并判斷高分辨率多光譜影像中的有效環(huán)水保區(qū)域的清晰度是否達到預設標準，若是，則對所述高分辨率多光譜影像進行中的有效環(huán)水保區(qū)域進行邊緣增強處理后，獲得最終輸出影像；

51、否則，對高分辨率多光譜影像進行去噪處理后進行特征點提取，并獲取每個特征點任意兩個領域信息熵的信息熵差，當所述信息熵差大于預設值時，判定所述特征點為不穩(wěn)定點；

52、將所述任意兩個領域信息熵中較大熵值對應的領域作為目標領域，基于目標領域以及所述不穩(wěn)定點在高分辨率多光譜影像上的像素位，在初始高分辨率遙感圖像進行補充區(qū)域定位；

53、基于補充領域對不穩(wěn)定點進行插值處理，并對插值處理后得到的新的高分辨率多光譜影像進行中的有效環(huán)水保區(qū)域進行邊緣增強，獲得最終輸出影像。

54、有現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明存在以下有益效果：本發(fā)明通過對初始低分辨率遙感圖像進行上采樣，獲得高光譜遙感圖像，并對初始低分辨率遙感圖像對應的同空間分辨率初始高分辨遙感圖像進行圖像增強，獲得高分辨全色圖像；然后基于第一特征提取模型提取高光譜遙感圖像的光譜特征，獲得遙感光譜特征；基于第二特征提取模型提取高分辨全色圖像的紋理特征提取，獲得遙感紋理特征，實現(xiàn)了對低分辨率圖像和高分辨率圖像的優(yōu)勢特征的針對性獲??；最后將遙感光譜特征、遙感紋理特征和高分辨全色圖像進行融合獲得高分辨率多光譜影像，只獲取優(yōu)勢特征進行融合，有效降低融合過程中的干擾數(shù)據(jù)，有利于提高高分辨率多光譜影像的光譜特征以及紋理特征呈現(xiàn)的準確性。本發(fā)明完成了輸變電工程環(huán)水保衛(wèi)星遙感監(jiān)測過程中高分辨影像與低分辨率影像的融合生成高分辨率多光譜影像，輔助環(huán)水保監(jiān)測人員更好的完成環(huán)境監(jiān)測任務。

55、本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在本技術文件中所特別指出的結構來實現(xiàn)和獲得。

56、下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。