[发明专利]遥感影像水体自动化提取方法和装置

说明书

本发明公开了一种遥感影像水体自动化提取方法和装置，属于水体监测领域。该方法首先获取卫星遥感影像及成像参数并进行预处理，其次基于影像的光谱、梯度及统计特征等，构建水体NDWI、MSWI、ESWI、Yellow、Canny等特征信息；利用NDWI和p(NIR)特征识别纯净水体，然后耦合特征信息，综合去除云层、建筑和山体阴影的错分；构造黄度特征以及特征水体样本补充高含沙量水体及其他异常水体；最后通过边界处理及最小图斑调整，获得普适水体的空间分布。本发明解决了因建筑、山体等阴影以及云层导致的水体错分问题，并解决了对高泥沙含量水体、富营养化等异常水体的漏分问题，克服传统单一阈值、复杂地物背景下水体信息提取的局限性。

技术领域

本发明涉及水体监测领域，特别是指一种遥感影像水体自动化提取方法和装置。

背景技术

水体信息在水利规划，水资源调查、保护与监测，洪涝灾害应急救助，水储量动态变化等方面是重要的基础地理信息数据，掌握水体信息的覆盖范围在水资源的动态监测，在保证水源安全、合理规划及保护等方面发挥着巨大的作用。

遥感在大尺度空间范围的水体信息提取方面具有强大的优势，如短周期观测、覆盖范围广、空间分辨率及尺度信息丰富、光谱信息量大等，其获取的水体信息在全国湖泊水域及水质量监测、城市黑臭水体巡查、入海河口浑浊水体监测、地表水域与地下水影响机制研究、洪水淹没范围及面积等方面是基础性数据。

水体在遥感卫星影像上的背景信息简单，特征明显且易分辨。常规获取水体分布信息的方法主要包括两类，一类是采用人工目视解译方法，解译水体特征，获取水域空间分布，手动勾绘水域边界，得到水体空间矢量。另外一类是采用光谱特征及其差异并结合人工解译的半自动化提取方法，如单波段阈值法、谱间关系法及图像分类法等。单波段阈值法为采用单一波段阈值分割后提取；谱间关系法为采用多个波段，借助差值、比值等模型，每个波段采用单一阈值分割提取；图像分类为借助分类器将影像分为水体和非水体对象，将水体与非水体信息分离，取水体分类对象边界作为水域的分布范围。

采用人工目视解译方法提取水体的方法，优点是在水体背景信息简单 (或其他地物对水体边界判断不造成干扰)、范围较小、水体分布较为集中的条件下，提取速度快，精度相对有保证，无需复杂操作，简便易行。该方法的缺点和不足也显而易见，在水域分布较为分散、水域特征较为复杂的条件下，勾绘工作量相对较大、目视识别相对较为困难，容易有遗漏、边界误判的错误。同时不同的专业人员容易造成边界界定不统一，存在标准不一导致的水域边界错判误差。

采用光谱特征及其差异并结合人工解译的半自动化提取方法主要包括单波段阈值法、谱间关系法、图像分类法及其组合法等，采用不同光谱对比分析增强水体特征信息，将水体与非水体进行区分，该方法容易受影像的成像参数(包括卫星传感器的光谱范围及波段数)及影像信噪比的影响；其次，容易导致灰度值与水体接近的地物误提，在水体中混淆非水体信息，不合理的阈值容易造成水域边界不拟合或过拟合的极端现象，同时阈值因影像的不同而不同，普适性较低；此外，水体与陆地交界区域，水动力、水环境、水底质等条件受区域性影响较大，特别是湿地滩涂、浅滩等区域，该方法对高泥沙含量水体、富营养水体的识别度不高；同时未考虑建筑物阴影、山体阴影以及云层的影响，导致部分区域水体提取精度不高。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种遥感影像水体自动化提取方法和装置，本发明解决了因建筑、山体等阴影以及云层导致的水体错分问题，并解决了对高泥沙含量水体、富营养化等异常水体的漏分问题，克服传统单一阈值、复杂地物背景下水体信息提取的局限性。

本发明提供技术方案如下：

一种遥感影像水体自动化提取方法，所述方法包括：

S1：获取遥感影像并对所述遥感影像进行预处理；其中，所述遥感影像包括红波段、绿波段、蓝波段和近红外波段的光谱信息；

S2：利用遥感影像的归一化水体指数以及近红外波段的光谱信息提取纯净水体；