[发明专利]冲洪积扇信息的自动提取方法有效
申请号: | 201110191094.1 | 申请日: | 2011-07-08 |
公开(公告)号: | CN102231190A | 公开(公告)日: | 2011-11-02 |
发明(设计)人: | 冯光胜;杨树文;高山;顾湘生;李小和;赵新益;曹柏树 | 申请(专利权)人: | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/36;G06T7/00 |
代理公司: | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人: | 黄行军 |
地址: | 430080 湖北省武汉市*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 冲洪积扇 信息 自动 提取 方法 | ||
技术领域
本发明涉及地物信息遥感提取领域,尤其涉及一种冲洪积扇信息的自动提取方法。
背景技术
冲洪积扇包括冲积扇和洪积扇,它们是由常年性河流、暂时性山地水流携带的沙、石、泥等固体物质在出山后,以山麓谷口为顶点向开阔地展布而形成的扇状堆积地貌,是冲积平原的组成部分。冲洪积扇在水资源、环境调查和评价中具有重要的应用和意义,同时冲洪积扇由于成因、组成颗粒的分选程度不同,因此在工程地质调查中非常重要。冲洪积扇是一个空间地理实体,其发育范围多在几十公里甚至更大,单靠地面调查研究其演变过程比较困难,利用遥感影像从宏观角度观察和分析其空间演变具有很好的效果。
目前,对冲洪积扇的遥感提取方法主要是以人工目视解译为主,辅以人机交互分类的方法。人工目视解译是一种人工提取信息的方法,使用眼睛目视观察,同时借助一些光学仪器火灾计算机显示屏幕上,凭借丰富的解译经验,扎实的专业知识和手头的相关资料,通过人脑的分析、推理和判断,提取有用的信息。
然而,一方面,由于采用人工目视解译的方法解译遥感图像是一个复杂的认知过程,往往需要经历几次反复解译才能得到正确的结果,一景数据多种灾害信息的解译往往需要几天甚至更长的时间,因而,该方法的效率比较低。另一方面,采用人工目视解译的方法解译遥感图像时,只有在遥感图像上存在着颜色或者明度的差异时,并且这种差异能为解译者视觉所区分,才有可能将地物目标与背景区别开,且这种方法的解译精度因人而异,会成解译成果的拼接,因而,该方法的译精度比较低。
因此,有必要提供一种冲洪积扇信息的自动提取方法克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种冲洪积扇信息的自动提取方法,能准确将冲洪积扇信息提取出来,且提取的精度高、提取的速度快。
为了实现上述目的,本发明提供了一种冲洪积扇信息的自动提取方法,包括如下步骤:(1)计算遥感影像中地物的遥感提取指数、植被指数和湿度指数,并分别生成遥感提取指数灰度图像、植被指数灰度图像和湿度指数灰度图像;(2)将所述遥感提取指数灰度图像、所述植被指数灰度图像和所述湿度指数灰度图像合成彩色合成图像;(3)对所述彩色合成图像进行主成分变换并提取第一主成分生成第一主成分灰度图像;(4)对所述第一主成分灰度图像进行阈值分割,得到冲洪积扇的二值图像,从而提取出冲洪积扇信息。
较佳地,所述步骤(1)之前还包括:对通过卫星获得的遥感影像的五个波段进行大气校正预处理。
较佳地,所述卫星为TM卫星,遥感影像的所述五个波段为近红外波段、红光波段、绿光波段、蓝光波段和中红外波段,遥感影像为冲积扇的遥感影像或者洪积扇的遥感影像。
较佳地,所述步骤(1)具体为:(11)获取通过卫星检测的地物的红光波长、蓝光波长、近红外波长和绿光波长,并根据公式计算遥感影像中地物的遥感提取指数并生成遥感提取指数灰度图像,其中,IAFI为遥感提取指数,λRED为遥感影像中地物的红光波长,λNIR为遥感影像中地物的近红外波长,λBLUE为遥感影像中地物的蓝光波长,λCREEN为遥感影像中地物的绿光波长;(12)获取通过卫星检测的地物的近红外波段反射率和红光波段反射率,并根据公式计算遥感影像中地物的归一化植被指数并生成植被指数灰度图像,其中,INDVI为归一化植被指数,ρNIR为遥感影像中地物的近红外波段反射率,ρRED为遥感影像中地物的红光波段反射率;(13)获取通过卫星检测的地物的中红外波段反射率和绿光波段反射率,并根据公式计算遥感影像中地物的湿度指数并生成湿度指数灰度图像,其中,INDMI为土壤亮度指数,ρGREEN为遥感影像中地物的绿光波段反射率,ρMIR为遥感影像中地物的中红外波段反射率。
较佳地,所述步骤(4)具体为:(41)对所述第一主成分灰度图像进行灰度值拉伸;(42)提取拉伸后的所述第一主成分灰度图像的灰度直方图,并通过所述灰度直方图计算分割阈值;(43)根据所述分割阈值,将所述第一主成分灰度图像进行二值化,得到冲洪积扇的二值图像,从而提取出冲洪积扇信息。
较佳地,所述步骤(41)具体为:将所述第一主成分灰度图像中的灰度值范围拉伸到0-255。
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