[发明专利]遥感影像模糊边界地物的提取方法及系统、存储介质、设备

权利要求书

1.一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取高分辨率遥感影像，遥感影像中的待提取地物具有模糊边界；

利用监督分类算法对遥感影像目标区域进行分类提取，得到遥感影像中待提取地物的地物数据；

利用均值漂移算法对所述遥感影像目标区域进行分割，得到相互独立的矢量面图斑；

将所述地物数据与所述矢量面图斑进行融合，当所述地物数据与矢量面图斑的重叠度大于等于设定阈值范围时，将所述地物数据的地物类型赋予所述矢量面图斑，得到遥感影像模糊边界地物数据。

2.如权利要求1所述的一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，其特征在于，所述利用监督分类算法对遥感影像目标区域进行分类提取，包括：

利用深度学习分类算法对遥感影像目标区域进行分类提取，包括如下步骤：

对遥感影像进行分割裁切得到包含一种或多种模糊边界地物的面矢量文件，并绘制所述面矢量文件中的地物标签，将若干标签为地物的所述面矢量样本的矢量数据转换为栅格数据，得到栅格化的地物样本集；

调整UNET网络模型参数，对所述地物样本集进行基于UNET的模型训练，得到地物模型；

将待测试的遥感影像数据输入所述地物模型，并计算本次测试的检查评价函数，若评价函数值达标则跳转至下一步；若评价函数值不达标则调整UNET网络模型参数返回步骤样本制作并修改样本集重新迭代训练；

利用步骤精度评定中评定达标的所述地物模型对遥感影像的目标区域进行地物预测，得到遥感影像中栅格化的所述地物数据。

3.如权利要求2所述的一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，其特征在于，对所述地物数据与所述矢量面图斑进行碎斑去除以及小孔洞填充处理。

4.如权利要求1所述的一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，其特征在于，在步骤利用均值漂移算法对所述遥感影像目标区域进行分割，得到相互独立的矢量面图斑之后还包括：

对得到的所述矢量面图斑进行简化、平滑处理。

5.如权利要求1所述的一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，其特征在于，在步骤利用均值漂移算法对遥感影像目标区域进行分割，得到独立图斑边界，包括如下步骤：

选择中心点，在未被分类的遥感影像数据中随机选择一个点作为中心点；

获取集合，获取离所述中心点距离在带宽之内的所有点，记为集合M，所述集合M形成簇；

计算向量，计算从所述中心点开始到所述集合M中每个元素的向量，将这些向量相加，得到偏移向量；

漂移移动，所述中心点沿着漂移方向移动，移动的距离为所述偏移向量的模；

获得新的中心点，重复步骤获取集合、计算向量、漂移移动，直到所述偏移向量的大小在设定阈值范围内，获得此时新的中心点；

形成簇，重复步骤获取集合、计算向量、漂移移动，直到遥感影像数据中所有点都被聚为簇；

确定所属簇，根据每个簇对每个点的访问频率，取访问频率最大的簇作为当前点的所属簇即所述独立图斑边界。

6.如权利要求1所述的一种遥感影像模糊边界地物的提取方法，其特征在于，在步骤利用均值漂移算法对所述遥感影像目标区域进行分割，得到相互独立的矢量面图斑，包括：

利用均值漂移算法对所述遥感影像目标区域进行分割，得到独立图斑边界；将得到的所述独立图斑边界进行矢量化处理，并进行构面处理，得到所述相互独立的矢量面图斑。

7.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1所述的方法。