[发明专利]基于遥感图像的黄河凌汛检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种黄河凌汛检测方法，特别是基于遥感图像的黄河凌汛检测方法。

背景技术

黄河流域东西南北跨度大，地形地貌相差悬殊，使黄河干支流每年冬季都有程度不同的冰情现象出现。这些冰情除对冬季的水运交通、供水、发电及水工建筑物等有直接影响外，尤其在河流中出现冰塞、冰坝这种特殊冰情以后，还会导致河道中冰凌泛滥成灾，严重影响着黄河周围居民的生命及财产安全。

现有的凌汛检测方法主要分为三大类：第一种是人工及半自动阈值判别方法，由于遥感图像获得的环境等因素的不同，导致判别冰雪的阈值存在不唯一性，需要人工进行多阈值的选定，因此这样的冰雪提取方法完全依赖于选取阈值人员的经验，也就导致通过这种方法处理的结果存在极大的经验成分及不一致性；第二种是基于监督或聚类的分类方法，主要由于遥感图像中大都存在空间分辨率较低的问题，导致图像中每个像素实际上都不是一个纯净的像元，因此在非监督分类法对这种混合像元进行处理的时候，就达不到预期的聚类结果；第三种是基于归一化积雪指数(NDSI)冰雪分类方法，由于这种方法主要依靠冰雪多个波段的反射特征对冰雪进行提取，可以自动鉴别冰雪，非常适合用于绘制大面积的雪盖制图，也是目前检测冰雪使用较多的方法，但由于冰雪与水光谱曲线较为相似，导致基于归一化积雪指数的方法存在冰雪与水的混分现象。

发明内容

为了克服现有的NDSI检测方法准确度差的不足，本发明提供一种基于遥感图像的黄河凌汛检测方法，该方法首先对MODIS数据进行预处理，包括几何校正、云剔除和影像裁剪；其次使用区域增长的方法对影像中的河流区域进行粗分割；最后对河流区域内使用NDSI检测方法与聚类法相结合的方法对冰雪与水进行区分，得到黄河凌汛信息并给出预警，可以提高黄河凌汛检测方法准确度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于遥感图像的黄河凌汛检测方法，其特点是包括下述步骤：

(a)对MODIS影像数据进行辐射校正、Bow-tie校正处理、影像配准、云剔除和影像裁剪；

(b)选定需要生长的种子像素点，把这个像素点同周围的4-邻域或8-邻域点比较，若小于阈值，则合并到同一区域，并对合并的地物点赋予该区域的标记；

从新合并的地物点开始，反复进行邻域点比较合并操作，直到不能合并为止，所有合并到种子像素的像元即为要生长的区域，得到粗略的河流区域图；

(c)通过冰雪在MODIS数据中第4波段和第6波段的反射率提取冰雪特征：

NDSI＝(R₄-R₆)/(R₄+R₆)                          (3-1)

式中，R4是第4波段的反射率值；R6是第6波段反射率值；

通过聚类法提取冰雪特征：

Step 1：任选k个聚类中心

式中，分别是k个初始聚类中心；

Step 2：设已进行到第k次迭代，若对某一样本X有则式中，和分别是第k次迭代时的第i类和第j类的聚类中心，表示第k次迭代时的第i类；

Step 3：计算各聚类中心的新向量值

Zjk+1=1njΣX]]>(j＝1，2，....，k)                          (4-3)

式中，n_j是S_j中所包含的样本数；

Step 4：如果则回到Step 2，将全部样本n重新分类，重复迭代计算；否则，结束。

本发明的有益效果是：由于首先对MODIS数据进行预处理，包括几何校正、云剔除和影像裁剪；其次使用区域增长的方法对影像中的河流区域进行粗分割；最后对河流区域内使用NDSI检测方法与聚类法相结合的方法对冰雪与水进行区分，得到黄河凌汛信息并给出预警，提高了黄河凌汛检测方法准确度。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。

附图说明

附图是本发明基于遥感图像的黄河凌汛检测方法流程图。

具体实施方式