[发明专利]利用高分辨率星载SAR图像提取湖泊水陆分割线的方法

说明书

本发明提供一种利用高分辨率星载SAR图像提取湖泊水陆分割线的方法，其包括以下步骤：SAR图像预处理；基于邻域加权的模糊C均值粗分割；根据水域连通性提取湖泊ROI区域；分块策略获得图像切片和拼接切片；采用ACM对各个切片提取水陆分割线。本发明能够精确地提取大型湖泊水陆分割线，对水域分布评估和预测有重要意义。

技术领域

本发明涉及星载SAR(合成孔径雷达，英文全称Synthetic Aperture Radar，简称SAR)图像利用、湖泊水陆分割线研究等技术领域，特别涉及一种利用高分辨率星载SAR图像提取湖泊水陆分割线的方法。

背景技术

大型湖泊作为区域陆地水循环中的一个重要载体，对区域生态系统的发展有着重要的影响，研究其水域信息对洪涝灾害的预报、预警、监测以及环境与水资源的全面调查、合理规划等具有十分重要的意义，特别在面临自然灾害(如地震、洪水)时，水域监测对于灾害防范和预测具有重要的意义，同时可以为农业灌溉、区域水管理、水土的平衡和经济环境的保护等工作提供数据支持和指导建议。由于SAR具有全天时、全天候、远距离对观测区域进行成像的优势。因此SAR经常被用来进行水陆分割，从而实现对水域的观测和面积的计算。通过高分辨率SAR图像，获取精确地水陆分割线，其关键性难点就在于如何提高结果的精度、运行的效率。

目前，针对高分辨率SAR图像中大型湖泊的水陆分割技术，众多学者已做出一些研究。但大多数的方法是沿用传统算法(如阈值分割法、边缘检测法、水平集分割法)，由于在高分辨SAR图像中，地物信息更为丰富，图像像素数目非常多，直接导致其结果精度差，易受其他地物信息和噪声的干扰，对分割结果造成很大影响，甚至失效。

综上所述，如何获得一种利用高分辨率星载SAR图像进行大型湖泊水陆分割线提取技术是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用高分辨率星载SAR图像提取湖泊水陆分割线的方法，以解决现有技术存在的分割结构不够精确的问题。

为了解决上述问题，本发明提供如下技术方案：

一种利用高分辨率星载SAR图像提取湖泊水陆分割线的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，SAR图像预处理，包括下述子步骤：采用GTC算法对图像原始数据进行校正；通过FANS滤波器对SAR图像中的相干斑进行过滤；基于下式(1)对SAR图像进行对比度拉伸：P_ij＝10×log₁₀(|P_ij|)，P_ij表示第i行第j列像素的灰度值；对SAR图像进行灰度直方图均衡化操作，以提升水域区域与其他区域的对比度；步骤二，基于邻域加权的模糊C均值粗分割，分割出初始水域轮廓，包括下述子步骤：压缩原始图像分辨率，以提高粗分割的运算速度；初始化基本参数，使用FCM算法获得图像的隶属矩阵；对隶属矩阵进行邻域加权滤波；根据隶属矩阵对图像进行分割并还原为原始分辨率，获得粗分割结果；步骤三，根据水域连通性提取湖泊ROI区域；步骤四，通过分块策略获得图像切片和拼接切片；步骤五，采用ACM对各个切片提取水陆分割线。

分析可知，本发明通过以下操作：数据预处理；基于邻域加权的模糊C均值(fuzzyc-means，简称FCM)水域粗分割，获得潜在水域；根据水域连通性获得湖域区域，提取感兴趣区域(Region of Interest，简称ROI)；基于分块策略，沿ROI边缘将获得包含水域于陆地的图像切片；基于主动轮廓模型(Active Contours Model，简称ACM)对各个切片进行水域精细分割；最后将各个切片按照原始位置拼接形成整体水域的水陆分割线。通过本发明，能够精确地提取大型湖泊水陆分割线，对水域分布评估和预测有重要意义。

附图说明

图1为本发明实施例的流程框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。

如图1所示，本发明实施例包括以下主要步骤：