[发明专利]一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法

权利要求书

1.一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100、基于活动轮廓模型提取港口海岸线，对遥感图像的任意区域逐次进行纹理特征识别，形成海域纹理区域和不规则纹理区域，并提取港口海岸边缘线；

S200、CA变换法优化遥感场景图并依据场景进行分类，任意选取不规则的纹理区域，首先通过CA变化，并以类间差异和类内差异比值最大为优化条件，再通过不同的场景图特征差异进行分类；

S300、基于矿石堆场空间关系特征识别，提取矿石堆场的关联关系，并且将识别的待分析矿石堆场组成特征点集；

S400、通过特征点集建立分类器，对特征点集进行优化，并且通过正则化逻辑回归建立分类器，再通过分类器对特征点集进行二次优化得到约束条件，并提取主题概率；

S500、将主题概率特征进行组合，并利用向量分类器进行场景分类，进而识别矿石堆场。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法，其特征在于，在步骤S100中，纹理特征识别采用灰度共生矩阵法，其识别的具体步骤如下所示：

S101、任意选取遥感图像的一块区域，并且设定该区域有L个灰度值，则对应于该区域的灰度共生矩阵为L×L阶的矩阵；

S102、在矩阵中选取任意位置(i，j)，其中(i，j＝1,2，…，L)，则该处位置元素是从灰度为i的像素离开某个固定位置关系ζ＝(DX，DY)处像素灰度为j，其中ζ为位移量，DX和XY分别是两个不同方向上的距离；

S103、通过灰度共生矩阵的位置关系提取纹理特征量，角二阶矩和对比度其中P为(i，j)处的特征向量，n为提取的次数。

3.根据权利要求1所述的一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法，其特征在于，在步骤S100中，在海域纹理区域和不规则纹理区域之间通过滤波器算法提取港口海岸边缘线，且通过滤波器算法优化港口海岸边缘线的具体步骤为：首先获取纹理特征的离散数据，并且通过离散化的Gabor模板矩阵和图像数据矩阵卷积在滤波器进行图像特征提取时，选取最低的中心频率，并再次进行频谱叠加计算得到滤波图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法，其特征在于，在步骤S200中，在CA变换之前通过线性变换式Y＝TX来提取任意数据集的最大化器类间方差与类内方差的比值，其中T为理想变换矩阵，从而确保其最大的可分离性，进而为CA变换提供优化基础数据。

5.根据权利要求4所述的一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法，其特征在于，所述理想变换矩阵的具体算法：

S201、设定σ_A为变换后类型1和类型2之间的标准差，且σ_w1和σ_w2为变换后类型1和类型2的类内标准差，且σ_w为σ_w1和σ_w2的平均值；

S202、变换后方差和变换前方差之间关系为：

其中S_w和S_A分别为给定样本的类内散度矩阵和类间散度矩阵，t为映射变换向量；

S203、设定映射变换向量t为类间方差与类内方差的比值的特定值，即当趋向于最大化时有(S_A-ΛS_W)T＝0，其中Λ表示所有的特征值λ组成的对角矩阵，而所有的列向量t组成的矩阵T就是所要求的理想变换矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法，其特征在于，在步骤S300中，提取港口矿石堆场的关联关系，其包括空间特征的点特征、线特征和面特征，并且基于遥感图像的光谱特征，通过抽取遥感图像的分层属性，获取上述关联关系的层次性关系特征。

7.根据权利要求6所述的一种基于遥感场景分类的港口矿石堆场识别方法，其特征在于，所述港口矿石堆场的关联关系，港口矿石堆场的道路关系、港口矿石堆场的转运广场关系、港口矿石堆场的封闭关系，通过港口矿石堆场的关联空间关系提取整体属性。