[发明专利]遥感影像裸地反演可视图的方法及装置

说明书

本发明公开了一种遥感影像裸地反演可视图的方法及装置。该方法包括：对原始遥感数据进行预处理，得到目标地理区域的测试图像和目标地理区域的RGB图像；使用第一分类网络模型对目标地理区域的测试图像进行像素级的语义分割；使用第二分类网络模型对语义分割后的测试图像进行区域轮廓选取；将所选取的区域轮廓对准并叠加到目标地理区域的RGB图像上的对应位置。该装置包括预处理单元、语义分割单元、轮廓选取单元、以及轮廓输出单元。全自动实现裸地反演图的绘制，节省了大量人力，具有泛化性，可制作成接口推广到各个城市。全矢量图绘制，所绘制的图放大缩小不会影响轮廓和编号的清晰度，比Arcgis人工绘制图更清晰。

技术领域

本发明涉及遥感影像和深度学习技术结合应用领域，更为具体来说，本发明涉及一种遥感影像裸地反演可视图的方法及装置。

背景技术

遥感是通过卫星上的传感器对地球进行特定电磁波谱段的成像，是以航空摄影技术为基础发展起来的一门技术。通过遥感探测，能够在短时间内，对地球上大范围的地区进行多层次、多视角的观测，是获取环境信息和地球资源的重要手段。

裸地是指表层为土质，基本无植被覆盖的土地或表层为岩石、石砾，其覆盖面积大于或等于70％的土地。裸地包括未利用的裸露地表、城市施工工地以及施工后未及时处理的裸露土地等。由于没有植被覆盖,裸地严重影响区域生态环境，也不利于局部水土保持。城市裸地导致地面扬尘，PM2.5源解析表明，扬尘是大气颗粒物污染的重要来源之一。提取并研究城市裸地空间分布对于城市景观美化、土地可持续利用、大气环境保护等相关管理决策具有重要意义。

在裸地提取相关工作中，遥感影像的信息提取技术显得尤为重要，但是裸地研究专家更看重的是通过相关技术进行裸地反演之后得到的结果图，因为可以从图像上获取到有用的地理知识，从而去解决一些问题。利用深度学习技术获取的裸地分类结果并不能直接展示出来，需要经过一系列的处理或人工或编码进行绘制，从而得到可以看得懂的裸地反演图。

目前，裸地提取的传统方法有目视解译法和面向对象的分类方法。人工对深度学习生成的裸地地区进行判读、矫正，并使用Arcgis等标注软件对生成的裸地进行绘制，人工成本过大，耗时耗力，很难进行推广，不适于普及。

现有技术在进行遥感影像裸地反演结果展示的方法中，主要是人为利用Arcgis软件工具将得到的裸地类别进行人工分类，通过人工经验进行矫正和绘图，该方法的缺点是：1)Arcgis软件只能处理rgb波段图像，针对多波段数据还需交叉使用ENVI等其它软件，且对硬件要求高，容易占满电脑内存，造成电脑卡机，用时很长，效率低下；2)仅处理一张地级市裸地反演可视化图需要4天时间左右，由于在裸地管理方面会经常使用到裸地反演图，若对所有目标城市进行绘制需要提供大量人力劳动。

发明内容

本发明创新地提供了一种遥感影像裸地反演可视图的方法及装置，从原始数据的获取到深度学习模型反演裸地结果再到绘制可视化图像均自动化实现。

为实现上述的技术目的，一方面，本发明公开了一种遥感影像裸地反演可视图的方法。所述遥感影像裸地反演可视图的方法包括：对原始遥感数据进行预处理，得到目标地理区域的测试图像和目标地理区域的RGB图像；使用第一分类网络模型对目标地理区域的测试图像进行像素级的语义分割；使用第二分类网络模型对语义分割后的测试图像进行区域轮廓选取；将所选取的区域轮廓对准并叠加到目标地理区域的RGB图像上的对应位置。

进一步地，对于所述遥感影像裸地反演可视图的方法，对原始遥感数据进行预处理，得到目标地理区域的测试图像，包括：整合从卫星下载的原始遥感数据中的左上角坐标、东西方向的分辨率以及地图的旋转角度信息构造Geotiff格式的遥感影像数据所需要的反射矩阵，选择预设的坐标系作为投影坐标系，选取预设波段的数据生成测试图像。

进一步地，对于所述遥感影像裸地反演可视图的方法，第一分类网络模型和/或第二分类网络模型为卷积神经网络模型。