[发明专利]基于高分辨率遥感影像的城市用地分类方法及装置、设备

权利要求书

1.一种基于高分辨率遥感影像的城市用地分类方法，其特征在于，包括：

获取城市用地的高分辨率遥感影像以及目标类型，所述目标类型为预设类型中的至少一种；其中，所述预设类型被预先划分为多个层级；

确定所述目标类型所属的层级；

获取所述层级对应的分类条件，所述分类条件包括归一化水体指数条件、归一化植被指数条件以及预设波段的波长条件；其中，高层级的类型对应的分类条件，用于划分所述高层级的类型以及低层级的类型的上位类型，且所述低层级的类型对应的所述分类条件中包含所述高层级的类型对应的所述分类条件；

依据所述分类条件以及所述高分辨率遥感影像，确定所述城市用地中的各个像素所属的所述目标类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设类型包括：水体、林地、草地、裸地、阴影、道路、高亮建筑、蓝色建筑以及其它建筑；

其中，依据所述水体、林地、草地、裸地、阴影、道路、高亮建筑、蓝色建筑以及其它建筑在各个波段的光谱特征，确定的所述预设类型的所述层级为：

所述水体属于第一层级；

所述林地、所述草地、所述裸地、所述阴影、以及所述道路属于第二层级；

所述高亮建筑属于第三层级；

所述蓝色建筑以及所述其它建筑属于第四层级；

其中，所述层级从高到低的顺序为：所述第一层级、所述第二层级、所述第三层级以及所述第四层级。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一层级对应的分类条件包括：第一条件；

所述第一条件包括归一化水体指数与第一数值的关系，以及近红外波段的波长与第二数值的关系；所述归一化水体指数依据绿光波段的光谱和近红外波段的光谱确定；

所述第二层级对应的分类条件包括：所述第一条件以及第二条件；

所述第二条件包括：归一化植被指数与第三数值的关系，以及蓝色波段的波长与第四数值的关系；所述归一化植被指数依据所述近红外波段的光谱和红光波段的光谱确定；

所述第三层级对应的分类条件包括：所述第一条件、所述第二条件以及第三条件；

所述第三条件包括：红光波段的波长与第五数值的关系、绿光波段的波长与第六数值的关系以及所述蓝光波段的波长与第七数值的关系；

所述第四层级对应的分类条件包括：所述第一条件、所述第二条件、所述第三条件以及第四条件；

所述第四条件包括：蓝绿光波段的波长与红光波段的波长的差值与第八数值的关系，以及所述蓝绿光波段的波长与第九数值的关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述分类条件以及所述高分辨率遥感影像，确定所述城市用地中各个像素所属的所述目标类型，包括：

将所述高分辨率遥感影像中满足所述第一条件的像素确定为所述水体；

将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件、且满足所述第二条件的像素确定为所述林地或所述草地；

将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件以及所述第二条件的像素确定为所述裸地、所述阴影、或者所述道路；

将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件以及所述第二条件、且满足所述第三条件的像素确定为所述高亮建筑；

将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件、所述第二条件以及所述第三条件、且满足所述第四条件的像素确定为所述蓝色建筑；

将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件、所述第二条件、所述第三条件以及所述第四条件的像素确定为所述其它建筑。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件、且满足所述第二条件的像素确定为所述林地或所述草地，包括：

使用随机森林分类算法，将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件且满足所述第二条件的像素确定为所述林地或所述草地；

所述将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件以及所述第二条件的像素确定为所述裸地、所述阴影、或者所述道路，包括：

使用随机森林分类算法以及纹理特征，将所述高分辨率遥感影像中不满足所述第一条件以及所述第二条件的像素确定为所述裸地、所述阴影、或者所述道路。