[发明专利]基于先验知识的土地利用/覆被信息时空监测方法在审
申请号: | 201910469835.4 | 申请日: | 2019-05-31 |
公开(公告)号: | CN110263111A | 公开(公告)日: | 2019-09-20 |
发明(设计)人: | 杨强;郑加柱;陈红华;陈动;陈健;史玉峰;何龙江;魏浩翰;周权平;姜月华;张洁;蔡逸涛;刘林 | 申请(专利权)人: | 南京林业大学;中国地质调查局南京地质调查中心 |
主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06F16/25 |
代理公司: | 南京君陶专利商标代理有限公司 32215 | 代理人: | 沈根水 |
地址: | 210037 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 土地利用 先验知识 多源 时空 生态环境保护 模拟和预测 有效地实现 城镇规划 尺度转换 技术支撑 决策支持 科学监测 空间监测 空间认知 快速提取 人居环境 时间序列 数据转换 信息提取 有效实现 质量监测 监测 配准 挖掘 预测 评估 全球 | ||
1.基于先验知识的土地利用/覆被信息时空监测方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)多源土地利用/覆被数据的几何配准;
(2)多源土地利用/覆被数据的尺度转换;
(3)多源土地利用/覆被数据的数据转换;
(4)基于多源土地利用/覆被的先验知识提取;
(5)基于先验知识的土地利用/覆被信息提取;
(6)长时间序列土地利用/覆被空间监测;
(7)土地利用/覆被信息时空模拟与预测。
2.根据权利要求1所述的基于先验知识的土地利用/覆被信息时空监测方法,其特征是所述步骤(1)多源土地利用/覆被数据的几何配准,包括以下方法:
1)根据《国土资源数据2000国家大地坐标系转换技术要求》,大地坐标系采用CGCS2000坐标框架和1985国家高程基准,平面坐标投影采用高斯—克吕格投影3°,将高斯—克吕格平面投影转换为大地坐标,重新生成2000国家大地坐标系方里网,计算坐标改正量,按照双线性内插方法逐点完成国家大地坐标的转换,继而转换为CGCS2000坐标系下的高斯—克吕格平面投影;若上述数据中的投影为北京54坐标系,则首先计算1954年北京坐标系至1980西安坐标系转换改正量,继而计算1980西安坐标系向2000国家大地坐标系转换改正量,将两改正量叠加形成1954年北京坐标系向2000国家大地坐标系转换改正量,对于栅格数据而言,转换坐标后,修改其头文件坐标;若获取的遥感数据为原始影像,则可根据带有2000国家大地坐标系的标准地形图和地图参数完成中国第三次调查参考数据的几何配准;
其中,1980西安坐标系与2000国家大地坐标改正量计算方法为:
上式中,(B,L)为大地坐标系坐标,和分别为IAG75椭球与CGCS2000大地坐标系椭球长半轴半径和第一偏心率平方之差,,。
双线性内插方法可表示为:
上式中,(
2)已有的中国第一次土地调查数据、第二次土地调查数据、地理底图数据和国际中/小尺度土地调查参考数据等其他相关数据也基于上述坐标转换方法进行转换;
3)以已完成坐标转换的土地调查参考数据和地图数据为基准数据,根据国际已有土地利用/覆被产品的投影信息对其进行归类,分别对各个数据进行捆绑处理,通过提取不同土地利用/覆被产品中与基准数据相匹配的特征点,计算各个特征点残差值,利用控制残差值来剔除误差较大的特征点,进而基于双线性内插方法完成不同土地利用/覆被产品向2000国家大地坐标系的转换;
4)首先,利用梯度交叉算法的小波变换方法分别提取出土地利用/覆被产品与参考基准数据的空间域和频率域,获取二者梯度交叉变化中的最大值和最小值,即栅格数据的特征点;其次,对比分析土地利用/覆被产品中的特征点和基准数据中的特征点,进行初步几何匹配;最后,采用八邻域算法对土地利用/覆被产品中的特征点所选取的位置进行优化,根据特征点残差值进行剔除,进而利用双线性内插方法进行几何配准,实现土地利用/覆被产品向基准数据的坐标转换;
其中,小波变化方法可表示为:
上式中,为二维小波母函数,,且;b为平移参数,对应于时空信息。在提取空间域和频率域的最大值和最小值时,分别计算二者梯度变化,进而利用二者梯度拐点信息,获取特征点。在匹配过程中,利用八邻域算法来搜索特征点的空间位置,比较分析不同土地利用产品特征点间位置的残差值,确定最佳特征位置。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京林业大学;中国地质调查局南京地质调查中心,未经南京林业大学;中国地质调查局南京地质调查中心许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910469835.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。