[发明专利]一种遥感影像上土地利用地物边界轮廓提取方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感地物提取技术领域，涉及一种遥感影像上土地利用地物边界提取方法。

背景技术

遥感影像地物自动/半自动提取是遥感技术应用的重要内容之一，可以辅助工作者进行地物目标的判别，从而避免人工提取地物目标中大量繁琐的操作；但是遥感影像有着高度的复杂性，这些复杂性如光照条件、大气透明度以及目标物纹理变化、遮挡等造成了遥感影像自动目标提取的困难。而引入先验知识，尤其是过往的地理信息系统（GIS）数据能够为地物提取提供预设的地物形状与位置信息，从而提高地物提取的效率与准确性。

动态轮廓方法是一种已有GIS数据为导引时地物目标提取的常用方法，但是通常需要划分前景和背景，也即只能对单个目标进行演化，限制了此方法的应用范围。

发明内容

本发明的目的在于提供一种效率较高，并可用于多目标、多连通和复杂拓扑关系影像目标提取的遥感影像上的土地利用地物边界提取方法。

本发明的技术方案为一种遥感影像上土地利用地物边界提取方法，包括以下步骤：

步骤1，将遥感影像与GIS数据进行配准；

步骤2，GIS数据提供的土地上每一个土地利用对象作为一个网格叠置于遥感影像之上，对所有的网格区域进行标号，编号的值从1到                                                ， 为网格区域的个数；建立遥感影像中网格轮廓的节点和网格的对应关系，形成节点链表和网格号码链表，节点链表记录网格轮廓的节点，网格号码链表记录节点所属网格的号码；

步骤3，对步骤2所得每一个网格内影像的区域信息进行统计，获取网格内的光谱灰度信息统计值T，实现步骤如下，

步骤3.1，遍历网格轮廓上所有节点的位置，设网格轮廓上某个节点的位置为，找到所有节点的取值中最大值与最小值,以及所有节点的取值中最大值与最小值，根据、、、确定每个网格的多边形区域外包矩形；

步骤3.2，绘制网格轮廓上的直线段，在绘制完成后跟踪网格轮廓的多边形，建立用于描述多边形的Freeman码；

步骤3.3，依据步骤3.2中建立的Freeman码，基于二维查表法建立轮廓值链表，所述轮廓值链表中记录网格轮廓上坐标为的节点所对应的链表值为d(x,y)；

步骤3.4，依据步骤3.1建立的多边形区域外包矩形建立多边形外接矩形区域，通过对多边形外接矩形区域进行由上至下、由左至右的扫描获取多边形区域；进行扫描获取多边形区域时，在开始将扫描线经过的区域设置标记c(x,y)为0，若扫描线经过的链表值d(x,y)为-1，则设置标记c(x,y)为1，若扫描线再扫描经过的链表值d(x,y)为1，则再设置标记c(x,y)为0，如此反复进行；

步骤3.5，计算步骤3.4所得多边形区域的轮廓上第行像素的光谱灰度信息阶统计值，计算公式如下

其中，为坐标为的像素的光谱灰度值，为阶数；

步骤3.6，通过分别计算步骤3.4所得多边形区域内外像素的个数得到多边形区域内面积、多边形区域外面积；根据步骤3.4所得标记d(x,y)与步骤3.5所得阶统计值，计算网格内的光谱灰度信息统计值T，计算公式如下

其中，表示网格，为网格中第个像素的坐标，取值为1,2,…，为网格中像素的总数，为网格的轮廓，为网格内的光谱灰度信息一次项统计值，为网格内的光谱灰度信息平方项统计值；       

步骤4，根据网格内的光谱灰度信息统计值T计算所有网格的网格总能量，计算网格总能量采用网格能量函数，所述网格能量函数公式如下

其中，为第个网格中像素的总数，取值为1,2,…，为网格的总数；第个网格的光谱灰度信息统计值；表示的平方；为网格中像素的灰度；为网格轮廓参数，表示每个网格轮廓上每个节点的位置；、是第个网格中的光谱灰度信息一次项统计值和光谱灰度信息平方项统计值；

步骤5，通过迭代使网络能量函数的值最小，包括执行以下子步骤，

步骤5.1，等概率在步骤2所得节点链表中随机选取某个节点，将该节点由初始的位置(x,y)移动到(x+dx,y+dy)，其中dx,dy的变化范围为（-d,d），而dx，dy的取值也是等概率地在范围（-d，d）中选取； 

步骤5.2，进行移动节点的交叉测试，如果测试发现轮廓由于节点移动出现了自相交，则放弃当前的移动并返回步骤5.1，否则进入步骤5.4；