[发明专利]一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法

权利要求书

1.一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对原始遥感影像进行特征提取，设提取的特征维度为n；

步骤2，从地理空间域的角度建模并量化所提取的影像特征的不确定性，其具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1，根据影像中像素在地理空间上与周围邻域像素之间的异质性大小，计算影像每一维特征所包含的不确定性；

步骤2.2，根据影像中像素所在邻域的整体空间异质性大小，计算影像中每个像素在每一维特征中信息熵；

步骤2.3，以步骤2.2中计算得到的信息熵为权重，对步骤2.1中计算的各特征的不确定性进行加权求和，并对加权求和的结果进行归一化，得到影像特征在地理空间的不确定性描述指标——地理空间不确定性GSU；

步骤3，从特征空间域的角度建模并量化所提取的影像特征的不确定性，其具体实现包括以下子步骤：

步骤3.1，在特征空间中，为每个特征点寻找距离其最近的若干个点，并根据这些最邻近点到目标特征点之间的距离，计算目标特征点的局部点密度；

步骤3.2，将特征空间中所有点的局部点密度进行归一化处理，得到影像特征在特征空间的不确定性描述指标——特征空间不确定性FSU；

步骤4，通过引入一个权重调整系数λ，将地理空间不确定性GSU与特征空间不确定性FSU进行加权组合，得到一个综合的特征不确定性指数FUI，来更准确、全面地度量遥感影像的特征不确定性。

2.如权利要求1所述的一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于：步骤2.1的具体实现方式如下，

对于影像的第n维特征，影像的任意第i行第j列像素Pij，像素Pij在第n维特征中的K*K邻域表示为其特征不确定性的计算公式为：

其中，像素Pxy是邻域内的任意第x行第y列的像素，与分别表示像素Pij和Pxy的第n维特征的值，w_pxy表示像素Pxy对目标像素Pij的影响权重，其由Pxy到像素Pij的距离决定，且距离越大，权重越小。

3.如权利要求2所述的一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于：步骤2.2的具体实现方式如下，

对于影像的第n维特征，设Pij是影像中任意第i行第j列的像素，其K*K邻域表示为则像素Pij的信息熵的计算公式为：

其中，像素Pxy是邻域内的任意第x行第y列的像素，与分别表示像素Pij和Pxy的第n维特征的值。

4.如权利要求3所述的一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于：步骤2.3中加权求和的计算公式如下，

其中，为像素Pij的特征不确定性，为像素Pij的信息熵。

5.如权利要求1所述的一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于：步骤3.1中目标特征点i的局部点密度Φ_i的表达式为：

其中，m为特征点的个数，d_ij表示目标特征点i与邻近点j的距离。

6.如权利要求1所述的一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于：步骤4中FUI的表达式为：

FUI＝(1-λ)·GSU+λ·FSU (9)

其中，GSU为地理空间不确定性，FSU为特征空间不确定性，λ是一个介于0到1之间的正常数，用于调整地理空间和特征空间的权重大小。

7.如权利要求1所述的一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于：步骤1中所提取的特征包括光谱、纹理、形状特征和空间关系特征。