[发明专利]一种基于相干系数阈值的冰川识别方法

权利要求书

1.一种基于相干系数阈值的冰川识别方法，包括以下步骤：

第一步、下载包含研究区的SAR影像对和相应的SRTM DEM数据，并对原始数据进行读取，所述SAR影像对包括一幅主影像和一幅副影像，SAR影像对的拍摄时间在8-10月；

第二步、对下载好的SAR影像对进行配准，估计两幅影像的相对偏差，生成配准偏移多项式；

第三步、对配准后的SAR影像对进行干涉计算，生成SAR影像对的干涉图；

第四步、对所得干涉图进行去除平地相位、相位滤波处理，将去平、滤波后的干涉图作为相位修正项，使用相位修正项对SAR影像对进行相位修正，然后生成SAR影像对未进行地理编码的相干系数图；

第五步、对下载好的SRTM DEM数据进行拼接，得到一个无间隙的能够完全覆盖研究区的DEM数据；

第六步、基于拼接后的DEM数据对相干系数图进行地理编码，使二者具有相同的地理参考，并输出经地理编码后的相干系数图；

第七步、利用研究区范围矢量文件裁剪得到研究区相干系数图，统计研究区相干系数图所有像元的相干系数值γ＇和与相干系数值对应的像元个数count；

第八步、对研究区相干系数图所有的相干系数值γ＇和对应的像元个数count进行曲线拟合，拟合曲线的一阶导数曲线变缓处所对应的相干系数值即为相干系数阈值b，冰川区与非冰川区在该处过渡；

第九步、基于像元的相干系数值对研究区相干系数图进行图像分割，采用面向对象分类方法，根据分类规则进行冰川提取，分类规则设定为对象的相干系数值b，从而完成冰川识别。

2.根据权利要求1所述基于相干系数阈值的冰川识别方法，其特征在于：还具有第十步，对冰川识别结果经过去除小图斑、栅格转矢量、去除面状对象内部空洞异常，和平滑锯齿状边缘，得到最终的冰川提取结果。

3.根据权利要求1所述基于相干系数阈值的冰川识别方法，其特征在于：第二步中，估计SLC影像对间的相对偏差，以主影像为准，副影像中的像素被移动以与主影像对准到子像素精度。

4.根据权利要求1所述基于相干系数阈值的冰川识别方法，其特征在于：所述第四步中，对配准后的SAR影像对进行干涉计算得到干涉图，根据主影像的卫星轨道、元数据信息和SRTM DEM数据计算由地球曲率引起的平地相位，从干涉图中减去该平地相位，然后使用Goldstein滤波工具进行相位滤波以增加图像信噪比,将去平、滤波后的干涉图作为相位修正项对SAR影像对进行相位修正，计算相位修正后的SAR影像对的相干系数图，相干系数的计算公式如下：

式中，S₁为主影像，S₂为副影像，E表示复数共轭，每个像元的相干系数值代表主影像S₁与副影像S₂对应像元之间的相干性大小，值域为(0，1)，相干系数值越小表示相干性越低，相干系数值越大表示相干性越高。

5.根据权利要求1所述基于相干系数阈值的冰川识别方法，其特征在于：所述第六步中，运用SNAP软件中的Terrain Correction工具对相干系数图进行地理编码。

6.根据权利要求1所述基于相干系数阈值的冰川识别方法，其特征在于：所述第八步中，拟合曲线的一阶导数曲线变缓处即为二阶导数为0的点。

7.根据权利要求1所述基于相干系数阈值的冰川识别方法，其特征在于：第九步中，在ENVI软件中进行图像分割和分类处理，利用Rule Based Feature Extraction Workflow工具进行冰川区提取，输入数据为研究区相干系数图，输入分类规则为对象的相干系数值b，输出研究区的冰川区域。

8.根据权利要求2所述基于相干系数阈值的冰川识别方法，其特征在于：所述第十步中分类后处理借助ENVI和Arcgis软件完成，在ENVI软件中去除小图斑，栅格转矢量，在Arcgis软件中进行去除面状对象内部空洞异常，平滑锯齿状边缘。