[发明专利]一种宽视域高分六号卫星影像地表水体智能制图方法

权利要求书

1.一种宽视域高分六号卫星影像地表水体智能制图方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据需要监测的时间段选取宽视域高分六号遥感影像数据；

S2、对宽视域高分六号遥感影像数据进行预处理，得到2m分辨率8个波段的高分六号融合影像数据；

S3、采用主成分分析和面向对象相结合的方法对高分六号融合影像数据进行多尺度快速分割，得到影像分割对象；

S4、在影像分割对象尺度上，构建特征分类向量和训练样本，对深度神经网络进行训练和优化，得到面向对象的地表水体智能制图模型，实现宽视域高分六号遥感影像地表水体自动化制图；

所述步骤S1中选取的宽视域高分六号遥感影像数据包括2米全色/8米多光谱高分辨率相机数据和16米多光谱中分辨率宽幅相机数据；

所述步骤S1中宽视域高分六号遥感影像数据的选取标准为：

(1)选择晴空无云影像，且地表水体区域无云覆盖；

(2)影像地表层次清晰，无明显气溶胶覆盖；

(3)影像没有缺失扫描行、条带、噪声和异常像元；

(4)影像无冰雪覆盖；

所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、采集覆盖宽视域高分六号遥感影像区域的30m数字高程模型数据和哨兵2号数据，并将哨兵2号10m空间分辨率的光学遥感数据作为参考影像采集控制点；

S22、采用基于网格划分的几何精校正方法，将宽视域高分六号遥感影像按照3000×3000个像素划分格网，利用频率相位法和参考影像采集控制点的坐标，从数字高程模型中提取控制点高程，对误差大于2m的影像控制点进行人工剔除，在每个格网中保留20个高精度控制点；

S23、基于采集的高精度控制点对宽视域高分六号遥感影像数据的有理函数系数进行优化，通过有理函数模型对高分辨率相机数据和宽幅相机数据实现几何精校正；

S24、采用Pansharp影像融合方法对几何精校正后的高分辨率相机数据和宽幅相机数据进行融合，得到2m分辨率8个波段的高分六号融合影像数据；

所述步骤S3包括以下步骤：

S31、采用主成分分析方法，将高分六号融合影像数据表示为Ω：

Ω＝[x₁,x₂,...,x_n]

其中x_i表示高分六号融合影像数据第i个波段的二维像素数组，i＝1,2,...,n，n＝8表示高分六号融合影像数据包含了8个影像波段信息；

S32、根据高分六号融合影像数据Ω求取协方差矩阵K：

S33、通过协方差矩阵K对高分六号融合影像数据进行特征值分解，将其降维到5个影像波段，并取前3个特征波段作为待分割影像；

S34、采用随机种子点计算高分六号融合影像数据的空间异质性Φ，并将其作为分割标准：

Φ＝φ₁p+φ₂q

其中φ₁和φ₂均为权重值，p表示光谱异质性，q表示形状异质性；

S35、设置多尺度动态分割参数，动态调整多尺度分割阈值，根据分割标准对分割对象进行多尺度动态分割，得到影像分割对象；

所述步骤S4包括以下分步骤：

S41、在影像分割对象尺度上，分别选取水体和非水体样本；

S42、基于水体和非水体对象样本构建11个特征波段；

S43、针对每一个水体或非水体对象样本，分别提取11个特征波段的平均值作为训练样本，对深度神经网络进行训练和优化，得到面向对象的地表水体智能制图模型，实现地表水体自动化制图。

2.根据权利要求1所述的宽视域高分六号卫星影像地表水体智能制图方法，其特征在于，所述步骤S35中多尺度动态分割参数具体设置为：针对分割对象中大面积且形状规则的地表水体，设置分割尺度为150，形状因子为0.5，紧致度因子为0.3；针对分割对象中小面积且破碎地表水体，设置分割尺度为80，形状因子为0.3，紧致度因子为0.2。