[发明专利]一种遥感图像计算机自动解译的方法

权利要求书

1.一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：其具体步骤为：(1)、元多边形的定义及矢量库生成；(2)、本征地物类定义及属性库生成；(3)、解译指标数据库构建；(4)、辅助解译信息数据库集成；(5)、基于似然推理模型的面向行业的图斑推理；(6)、建立混淆矩阵，对计算机解译结果进行验证；(7)、定量遥感估计。

2.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的步骤(5)可以替换为基于确定性推理模型的面向行业的图斑推理。

3.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的元多边形的定义及矢量库生成的步骤包含：(1)、利用纹理度量，除去图像中“异常点”或“孤立点”；(2)、按光谱度量识别色斑；(3)、连通光谱度量和纹理度量相似的区域，检测最小图斑；(4)、如果不符合要求，将这些图斑作为待识别的“点”，回到开始步骤；如果符合要求，转入下一步；(5)、栅格图像转换为矢量GIS数据库，生成元多边形属性库。

4.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的本征地物类定义及属性库生成的步骤包含：(1)、用反射率指标合成假彩色图像，作为地面覆盖参照；(2)、依据本征地物类分类标准、光谱和纹理信息，为每种地物类确定本征类别；(3)、人机交互的方法，查看图像与代码的对应关系；(4)、调整或校准规则，修正错误的类别；(5)、基于混淆矩阵估计正判率，若达到95%，则视为多边形元解译合格；若低于95%，则返回修正。

5.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的解译指标数据库构建的步骤包含：(1)、将表征解译指标的栅格数据与多边形元矢量数据进行叠加；(2)、以多边形元矢量外边界为范围限定条件，进行包含式的选取分析；(3)、对于选择得到的区域栅格进行统计分析，求得定量指标数据；(4)、将多边形元的解译指标数据写入与元多边形关联的属性数据库中。

6.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的辅助解译信息数据库集成的步骤包含：(1)、根据专业和用户个性需求，选取与定义辅助解译信息指标，一般为基于DEM的地学指标；(2)、对DEM进行预处理，如重新定义像元大小等；(3)、按指标定义，利用DEM计算辅助解译指标的栅格图像；(4)、以多边形元为边界，应用空间栅格选取功能，取得落入多边形内的栅格点，求算基于该多边形的辅助解译指标；(5)、将该指标写入多边形元的属性数据库中。

7.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的基于似然推理或确定性推理模型的面向行业的图斑推理的步骤包含：(1)、用户依据自己的专业应用要求，建立专业分类标准与分类系统；(2)、准备判读样地数据集，如使用GPS采集的样点集；(3)、判读样地与对地观测元多边形叠加分析，建立语义解译规则；(4)、使用辅助解译信息，构建面向图像高层语义知识的专家知识库；(5)、确定本征地物类到专业类的对应关系；(6)、使用似然推理模型或确定性推理模型对图斑进行属性判断；(7)、基于同种地物类别的图斑归并。

8.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的建立混淆矩阵，对计算机解译结果进行验证的步骤包含：(1)、选取预留的样点；(2)、提取统计每类用户定义的语义类别的样点数及每类样点落在经实地验证的地类的样点数，建立混淆矩阵；(3)、计算过程精度、用户精度、总体精度；(4)、当总体精度达到85%以上为合格；(5)、若低于85%，需重构解译模型。

9.根据权利要求1所述的一种遥感图像计算机自动解译的方法，其特征在于：所述的定量遥感估计的步骤包含：(1)、确定待估的参量指标；(2)、确定待估指标所在地物类，依据图斑类别的待估指标状况设计采样框；(3)、获取地面样本点；(4)、回归建模，计算每个图斑的待估指标；(5)、当统计计算完成后，定量估计结果写入图斑属性库中。