[发明专利]语义关联的面向对象城市不透水面遥感提取方法及系统

说明书

本发明提供一种语义关联的面向对象城市不透水面遥感提取方法及系统，包括获取目标区域高分辨率多光谱遥感影像，进行面向对象分割；利用分割后的影像使用多种对象特征联合提取显著阴影，初步得到城市阴影对象区域；利用粗提取的水体，以及建筑物与水体和阴影的语义关联规则，修正阴影类别；从非阴影区域中精确提取城市水体区域，并利用语义关联规则更新城市阴影区域；利用植被指数与亮度特征在非水体区域中提取城市植被；利用道路相关特征提取城市道路；提取城市裸露地面，将阴影、道路以及建筑物合并得到城市不透水面。本发明能精确提取城市建筑物阴影进而显著提高城市不透水面提取精度，解决了城市水体与阴影容易分类混淆的问题。

技术领域

本发明属于遥感影像数据的信息提取领域，涉及城市不透水面反演提取技术方案。

背景技术

城市不透水面(Urban Impervious Surface,UIS)是指城市内能阻止水分向土壤渗透的人工地表，常见的有建筑、道路、广场、停车场等，是评价城市生态系统健康及人居环境质量的关键指标之一。使用高分辨率遥感影像提取城市不透水面时水体和阴影信息的混淆仍是困扰不透水面信息精准反演的主要问题。

发明内容

为了克服现有的城市不透水面遥感提取中阴影和水体类别混淆进而影响其他类别提取错误问题，本发明的目的在于提供了一种语义关联的面向对象城市不透水面遥感提取技术方案。

本发明的技术方案提供一种语义关联的面向对象城市不透水面遥感提取方法，包括以下步骤：

步骤一、获取目标区域高分辨率多光谱遥感影像，进行面向对象分割获得基于对象的影像；

步骤二、利用分割后的影像使用多种对象特征联合提取显著阴影，初步得到城市阴影对象区域；所述对象特征包括亮度、形状与颜色纹理特征；

步骤三、利用粗提取的水体，以及建筑物与水体和阴影的语义关联规则，修正阴影类别，提取出人工建筑物阴影，更新非阴影区域；

步骤四、利用水体相关指数与阴影语义关系特征从非阴影区域中精确提取城市水体区域，并利用语义关联规则更新城市阴影区域；

步骤五、利用植被指数与亮度特征在非水体区域中提取城市植被；

步骤六、利用道路相关特征提取城市道路；

步骤七、利用语义特征、形状、纹理、颜色特征和归一化水体指数NDWI、水体植被差值指数DWVI提取城市裸露地面，剩余的对象区域即城市建筑物；所述语义特征包括与阴影间距离；

步骤八、将步骤四更新后的阴影、步骤六提取的道路以及步骤七提取的建筑物合并得到城市不透水面。

而且，步骤二中，对象特征具体包括亮度值Brt，长宽比平均值LWR、归一化植被指数值 NDVI、归一化水体指数NDWI和归一化蓝绿指数NBGI，以及红外波段灰度值Nir、红外波段与邻居绝对差值AbsNbr_Nir。

而且，步骤三中，获取粗提取的水体，包括采用阈值法，利用归一化植被指数值NDVI、归一化水体指数NDWI、归一化蓝绿指数NBGI以及水体植被差值指数DWVI，提取出显著的水体对象；

所述水体植被差值指数DWVI，计算方式如下，

DWVI＝NDWI-NDVI。

而且，步骤三中使用阴影与水体建筑之间的语义关联规则FSnWI，其表达式如下：

FSnWI＝(RelArSdw(r)+RelArBlt(r))×(r/R)²+[Ar/(π×R²)]×w/l-RelArWtr(r)