[发明专利]一种基于高分辨率遥感图像的水体识别方法

权利要求书

1.一种基于高分辨率遥感图像的水体识别方法，包括如下步骤：

(1)获取高分辨率的遥感卫星图像，对其进行增强处理；

(2)在增强后的遥感卫星图像中人工标记出水体，得到标记图像；

(3)对增强后的遥感卫星图像进行切分并构建训练集；

(4)利用训练集中的样本对卷积神经网络进行训练，得到用于水体识别的分类模型；

(5)对待识别的遥感卫星图像进行增强和切分处理，将切分后得到的图块依次输入至所述分类模型中，即可实现水体识别。

2.根据权利要求1所述的水体识别方法，其特征在于：所述步骤(1)中对图像进行增强处理的过程为：首先从遥感卫星图像中提取出对应四个波段的灰度图；然后选取7×7的掩膜，利用高斯低通滤波对四张灰度图进行增强和去噪。

3.根据权利要求1所述的水体识别方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体实现过程如下：

2.1取增强后的遥感卫星图像中对应波长大小为前三个波段的灰度图分别作为RGB图像中的B通道图像、G通道图像和R通道图像，进而合成一张RGB彩色图像；

2.2利用图片标注工具以多边形的形式标注出RGB彩色图像中的水体部分，并保存各多边形的顶点位置；

2.3创建一张与原遥感卫星图像大小相同的图像，默认所有像素点均为黑色，读取各多边形的顶点位置，将多边形内的像素点填充为白色，即得到标记图像，其中黑色部分表示陆地，白色部分表示水体。

4.根据权利要求1所述的水体识别方法，其特征在于：所述步骤(3)的具体实现过程如下：

3.1对于增强后的遥感卫星图像中对应任一波段的灰度图，按19×19的窗口大小对该灰度图进行切分，得到多个图块；

3.2对于任一图块，统计该图块在标记图像对应窗口中白色像素点和黑色像素点的个数，若白色像素点个数大于黑色像素点个数，则将该图块归类为水体，否则将该图块归类为陆地；

3.3根据步骤3.1和3.2遍历四个波段的灰度图以及灰度图中的所有图块，使分布在四个波段灰度图中对应同一窗口位置的四个图块作为一组样本，从而组建得到训练集。

5.根据权利要求4所述的水体识别方法，其特征在于：所述步骤(4)中的卷积神经网络由输入层、卷积层C1、最大池化层S1、卷积层C2、最大池化层S2、全连接层D1以及全连接层D2依次连接组成；其中，输入层即为一组样本中四个19×19大小的图块；卷积层C1使用8个4×4大小的卷积核，激活函数采用ReLu，步长为1；最大池化层S1使用2×2大小的核，步长为2；卷积层C2使用16个3×3大小的卷积核，激活函数采用ReLu；最大池化层S2使用2×2大小的核，步长为2；全连接层D1使用64个节点的输出维度，激活函数采用ReLu；全连接层D2即为输出层，使用2个节点的输出维度，分别代表水体和陆地，激活函数采用Softmax。

6.根据权利要求4所述的水体识别方法，其特征在于：所述步骤(5)的具体实现过程如下：首先对待识别的遥感卫星图像进行增强处理，然后对增强后遥感卫星图像中对应四个波段的灰度图按19×19的窗口大小进行切分，使分布在四个波段灰度图中对应同一窗口位置的四个图块作为一组输入至分类模型中得到相应的分类结果；然后创建一张与待识别遥感卫星图像大小相同的图像，根据分类结果将其中归为陆地的图块填充为黑色，归为水体的图块填充为白色；最后对这张图像进行中值滤波处理，并作为水体识别后的输出结果。