[发明专利]基于高分三号卫星SAR影像的筏式养殖区提取方法

权利要求书

1.一种基于高分三号卫星SAR影像的筏式养殖区提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包括研究区域的高分三号卫星SAR影像数据；

对所述SAR影像数据进行特征提取，得到提取出的若干个特征；

对提取出的若干个特征进行特征筛选，得到能够体现筏式养殖区与海水差异的若干个有效特征；

基于所述若干个有效特征，利用迭代阈值算法进行筏式养殖区的初步提取；

对初步提取结果进行交集重构；

利用密度聚类算法对交集重构后的结果进行聚类；

对聚类结果进行并集重构；

利用形态学处理方法对并集重构后的结果进行处理，得到筏式养殖区；

其中，对初步提取结果进行交集重构，包括：

初步提取结果包括：Lee_C2_HH、Lee_C2_HV、Mean_C2_HH和Mean_C2_HV；

Lee_C2_HH、Lee_C2_HV的提取方式包括：使用全分辨率将极化散射矩阵S2格式的影像数据提取极化协方差矩阵C2；对C2进行精致化LEE滤波，得到RL_C11_HH、RL_C22_HV；分别由RL_C11_HH、RL_C22_HV通过正射校正和地理编码得到特征Lee_C2_HH和Lee_C2_HV；

Mean_C2_HH、Mean_C2_HV的提取方式包括：使用全分辨率将极化散射矩阵S2格式的影像数据提取极化协方差矩阵C2；对C2进行特征提取，得到C11_HH、C22_HV；分别由C11_HH、C22_HV通过均值滤波、正射校正和地理编码得到特征Mean_C2_HH和Mean_C2_HV；

通过取交集的方式分别从HH极化、HV极化、精致Lee滤波、均值滤波四个角度对初步提取结果进行重构，交集重构规则如下：

2.根据权利要求1所述的基于高分三号卫星SAR影像的筏式养殖区提取方法，其特征在于，对所述SAR影像数据进行特征提取，包括：

对所述SAR影像数据进行辐射定标处理；

将所述SAR影像数据由斜距单视复数影像转换为极化散射矩阵S2格式；

使用全分辨率将极化散射矩阵S2格式的影像数据提取到极化协方差矩阵C2；

对所述极化协方差矩阵C2进行斑点噪声滤波以及特征提取；

获取提取到的特征的后向散射系数图像；

对提取到的特征图进行几何校正，完成地理编码，使其具有地理坐标；

对几何校正后的特征图进行正射校正使其具有投影。

3.根据权利要求2所述的基于高分三号卫星SAR影像的筏式养殖区提取方法，其特征在于，对所述极化协方差矩阵C2进行斑点噪声滤波处理以及特征提取，包括：

对所述极化协方差矩阵C2进行精致极化LEE滤波，并对滤波后的极化协方差矩阵C2进行特征提取，得到第一组特征；

对所述极化协方差矩阵C2进行特征提取；并对提取到的特征进行9*9的均值滤波，得到第二组特征。

4.根据权利要求1所述的基于高分三号卫星SAR影像的筏式养殖区提取方法，其特征在于，利用迭代阈值算法进行筏式养殖区的初步提取，包括：

(1)设置初始阈值t1；当目标与背景的面积相当时，将初始阈值t1置为整幅图像的平均灰度；当目标与背景的面积相差超过预设值时，将初始阈值t1置为最大灰度值与最小灰度值的中间值；

(2)根据t1将图像F分割为F1和F2两部分，其中F1包含所有灰度值小于t1的像素，F2包含所有大于t1的像素，分别求出F1和F2的平均灰度值μ1和μ2；

(3)计算新的阈值t2＝(μ1+μ2)/2；

(4)指定常数t0，如果|t2-t1|＝t0，即迭代过程中前后两次阈值很接近时，终止迭代，最终输出的t2即为所求阈值T；否则令t1＝t2，返回步骤(2)。