[发明专利]一种基于多尺度格网与分维变化的灾害遥感自动识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及灾害遥感领域，具体涉及地表灾害遥感自动识别的方法。

背景技术

遥感是指运用传感器对物体的电磁波辐射、反射特性进行非接触的、远距离探测，并根据其特性对物体的性质、特征和状态进行分析的理论、方法和应用的科学技术。随着传感器技术、航空航天技术和数据通讯技术的不断发展，现代遥感技术已经进入一个能动态、快速、多平台、多时相、高分辨率地提供对地观测数据的新阶段。地表灾害是人类社会面临的共同问题，重大地表灾害的及时监测与快速响应，是公共安全与科学技术面临的严峻挑战，迅捷可靠的灾害事件自动感知至关重要。对比不同期次的遥感影像，基于变化检测可以提取灾害信息与灾场特征。但是，受遥感数据不确定性和地表灾害复杂性影响，目前基于遥感数据的变化监测其灾害识别主要依赖人机交互与目视解译，人为干预必不可少，无法实现灾害现象的自动识别，更无法满足卫星在轨运行中地表灾害的自动识别要求。

分形的概念由美国数学家曼德布罗特(B.B.Mandelbort)首先提出。在分形和以非规则几何形态为研究对象的分形几何学的基础上提出的分形理论，是当今科研领域非常活跃的一种新思想、新方法和新理论。自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则，它表征分形在通常的几何变换下具有不变性，即标度无关性。分形形体中的自相似性可以是完全相同，也可以是统计意义上的相似。标准的自相似分形是数学上的抽象，自相似性是从不同尺度的对称出发形成递归，迭代生成无限精细的结构，如科契(Koch)雪花曲线、谢尔宾斯基(Sierpinski)地毯曲线等。事实上，具有自相似性的形态广泛存在于自然界中，自然界中不同种类的物质形态及其空间分布一般具有不同的分形维数(简称分维)，而且自然界的分形与图像的灰度之间有一定的对应关系。因此分维可以用来描述图像表面的纹理特征和粗糙程度，遥感图像的分维值可以有效地描述地球表面空间结构信息。根据分形理论，分维是对非光滑、非规则、形态破碎等极其复杂的分形体进行定量刻画的重要参数，表征了分形体的复杂程度和粗糙程度，即图像中的纹理越复杂，分维越大；纹理越简单，分维越小；复杂程度相似的纹理具有大致相同的分维。因此，图像中不同复杂度的纹理也就对应着不同的分维。

在地震、洪涝、滑坡、泥石流、飓风、海啸、海底漏油等地表灾害发生后，地表因灾害破坏或异物覆盖，其遥感图像的纹理特征会相应改变，从而使其分维值发生变化。通过一系列的数学计算，可以检测前后两景遥感影像中对应区域的分维变化，从而确定地表灾害的灾害单元与灾场范围，并判断灾害强度。据此，可启动应急预案进行分析确认，继而启动当前卫星聚焦观测和其他卫星协同观测的方案，实现重大地表灾害与灾害链的跟踪监测。

本发明提出的基于多尺度格网与分维变化的灾害遥感自动识别方法，其全过程由计算机独立处理、自动运算，完全脱离人工干预，是一种适合地表灾害监测机构、卫星地面接收站和在轨运行中的卫星自动识别地表灾害的方法。

参考文献：

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发明内容