[发明专利]一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法

权利要求书

1.一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：将待提取的草原区域分为若干个草原道路地块，并根据容易影响草原道路发生道路恶化的环境因子，从该草原道路地块环境区域中筛选出重点高风险区域；

S2：获取所述重点高风险区域的遥感数据，并通过图像预处理、道路图像分割识别对遥感数据进行预处理；

S3：通过构建图像分类模型、语义分割模型，利用图像分类模型对图像数据进行分类提取，并通过语义分割模型在影像中分割出道路信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，步骤S1中环境因子的获取通过信息获取及综合分析系统实现，信息获取及综合分析系统包括地块基本信息查询模块、信息处理模块与数据信息评价模块，其中地块基本信息查询模块通过关键词从开放平台检索获取相应文献、报刊、新闻，信息处理模块用于对获取的文献信息进行自然段落处理以及结构化数据的提取。

3.根据权利要求1所述的一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，所述步骤S2中通过图像预处理、道路图像分割处理具体包括：

S21：通过对获得的遥感图像数据进行增强、滤波，以实现增强道路图像与背景图像差异的目的；

S22：通过预设的图像分割算法从遥感图像数据进行分割提取，以得到初步分割图像；

S23：对初步分割图像进行二次分割，二次分割后完成预处理及分割过程。

4.根据权利要求3所述的一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，所述步骤S22中具体包括：

S22a：从遥感图像数据中提取出道路的标记点图像；

S22b：基于标记点的分水岭算法，根据所述标记点图像从遥感图像中提取出道路的初步分割图像。

5.根据权利要求3所述的一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，所述预设的图像分割算法包括基于阈值的图像分割算法、基于边缘的图像检测算法、基于区域的图像分割算法中至少两个。

6.根据权利要求3所述的一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，所述步骤S23中具体包括：

S23a：基于最大类间方差法的阈值分割算法对初步分割图像进行分割处理，并获得二值化前景特征图，并根据二值图像得到道路的前景图像和背景图像，通过将背景信息置为“0”，将包含草原植被、荒漠与道路的前景信息置为“1”，从而获得包含草原植被和道路的二值化前景特征图；

S23b：对上述二值化前景特征图进行基于视觉特征的显著性分析，通过低通滤波和伽马变换获得草原植被及荒漠显著图，再次对草原植被及荒漠显著图进行阈值分割与腐蚀，获得二值化的显著图。

7.根据权利要求1所述的一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，所述步骤S3中先通过搭建图像分类模型，通过在对基础的网络进行分类任务的训练中，在网络的参数存留下低级的图像特征信息，将上述图像特征信息在特征提取模型构建的流程中，传递给下一级的语义分割模型。

8.根据权利要求1所述的一种基于高分遥感影像的草原道路信息提取方法，其特征在于，所述步骤S3中还通过搭建一个语义分割模型，用于在遥感影像中分割出道路信息，语义分割模型在经过训练后，提取道路信息的网络参数将留存在分割模型中。