[发明专利]一种中低分辨率遥感影像浒苔覆盖信息精细提取方法

说明书

本发明公开了一种基于中低分辨率遥感影像浒苔覆盖信息精细提取方法，基本步骤为：数据源筛选与预处理；计算预处理后影像的4个植被指数，得到各植被指数的灰度图，对各灰度图进行局部自适应阈值分割；计算初始浒苔覆盖范围；提取浒苔分布粗略范围及其光谱信息；构建并训练浒苔提取模型；提取浒苔覆盖精细范围。本发明提供的方法科学合理，综合考虑了多个植被指数提取浒苔覆盖信息的准确性、神经网络样本均衡及中低分辨率遥感影像中浒苔像元的谱_空_时特征，可在一定程度上提高浒苔覆盖信息提取方法的普适性与准确性。

技术领域

本发明属于海洋遥感探测技术领域，具体涉及一种中低分辨率遥感影像浒苔覆盖信息精细提取方法。

背景技术

近年我国海域浒苔灾害频发，不仅导致海洋生态失衡，还造成一定经济损失。然而，浒苔的空间分布变化快速，船载监测难以满足快速获取浒苔发展态势的需求。遥感技术具有大范围、多频次等优点，利用卫星遥感对浒苔监测可快速确定浒苔暴发的位置、时间和密度。中低分辨率遥感影像数据凭借较高的时间分辨率与大面积的监测范围，已成为近年浒苔遥感动态监测应用中主要的数据源。

现有适用于中低分辨率遥感影像的浒苔遥感监测方法主要有阈值法和分类法等，固定阈值法的阈值选取困难；自适应阈值法的单一植被指数不适用于所有浒苔分布情形；以中低分辨率浒苔遥感影像为输入的二维卷积神经网络存在浒苔光谱特征维度压缩、空间特征学习不充分及样本不均衡的问题，影响浒苔提取精度。鉴于此，本发明利用多个植被指数进行局部自适应阈值分割，提高了浒苔覆盖信息提取的准确性；提取浒苔分布粗略范围，均衡了浒苔与背景数量；考虑了各像元间的谱_空_时特征对浒苔覆盖范围进行精细提取，提高了浒苔覆盖信息提取精度。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决上述问题，本发明提供了一种中低分辨率遥感影像浒苔覆盖信息精细提取方法，以提高浒苔提取方法的普适性与准确性。

(二)技术方案

本发明包含以下步骤：

(1)选取能完整覆盖研究区域的中低分辨率遥感影像Im；

其中，影像选取要求：浒苔暴发期间的遥感影像，研究区域内云量小于10％且不遮盖浒苔；

(2)对步骤(1)中选取的遥感影像Im进行几何校正、图像裁剪、陆地掩膜和目视解译云掩膜，得到处理后的影像I；

(3)计算影像I的归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI、增强植被指数EVI，得到各植被指数的灰度图g_index，分别g_NDVI、g_RVI、g_DVI、g_EVI，对各灰度图g_index进行局部自适应阈值分割；

其中，植被指数计算与局部自适应阈值分割的步骤分别如下：

3.1)植被指数计算：分别计算步骤(2)所得影像I的NDVI、RVI、DVI、EVI，得到各植被指数的灰度图g_index；

其中，影像I各处像元的各植被指数的计算公式如下：

式中，(i,j)代表第i行的第j列，R_nir(i,j)、R_red(i,j)、R_blue(i,j)分别为影像I的(i,j)处像元的近红外波段、红光波段、蓝光波段的反射率，C₁、C₂和L为常量，根据数据源的差异取不同值；

3.2)对步骤3.1)所得灰度图g_index进行局部自适应阈值分割；

其中，局部自适应阈值分割的步骤如下：