[发明专利]一种卫星遥感影像水体提取方法

权利要求书

1.一种卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：确定样本位置，获取样本点在一定时间序列上的多源遥感影像集，分别完成去云处理后进行合成，获得去云合成影像；

步骤S2：使用合成影像的波段数据，使用水体指数进行计算，得到指数值；

步骤S3：将影像转为RGB图像，输入已经训练完成的分类网络模型，得到该图像的类激活图CAM；

步骤S4：将NDWI和CAM进行融合得到水体特征图WFM，并设定阈值进行二值筛选，得到该图像的marker；将RGB图像转为灰度图，使用随机游走算法对灰度图进行分割；对分割结果进行面积阈值筛选，得到大面积水域的分割结果。

2.根据权利要求1所述的卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，步骤S2中所述水体指数为标准的归一化差分水体指数NDWI或其它变种水体指数。

3.根据权利要求2所述的卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，变种水体指数的一种为NWI:

其中Band₁为蓝光波段；Band₄近红外短波；Band₅为短波红外1；Band₇为短波红外2。

4.根据权利要求1所述的卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，步骤S3所述分类网络模型的训练方法为：训练集中的图像X带有图像级标签y，表示图像中是否存在水体；将X逆时针旋转90°，得到X’；将X和X’分别输入结构相同的分类网络C和C’中，输出二分类结果o和o’，并与真实标签y比较，得出loss1进行反向传播优化参数；分别取出C和C’最后一个卷积层输出的特征图M和M’，分别使用grad-CAM算法得到cam和cam’，将cam’顺时针旋转90°，并与cam比较，得出loss2进行反向传播优化参数。

5.根据权利要求4所述的卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，所述loss1和loss2的计算方法为：采用cross entropy作为loss1，其计算公式为loss1＝ylog(o)+(1-y)log(1-o)；采用mse作为loss2，其计算公式为其中表示归一化，ij表示第i行第j列的像素点。

6.根据权利要求1所述的卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，其特征在于，步骤S3得到类激活图的方法为：取出分类网络的最后一个卷积层的输出，使用grad-CAM算法得到该图像的类激活图CAM；grad-CAM算法其输入为分类网络最后一层卷积层的输出特征图M和类激活图CAM所对应的类的输出概率o，输出为类激活图CAM，即cam＝grad_CAM(M，o)。

7.根据权利要求1所述的卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，步骤S4中：选取NWDI和CAM的权重，将NDWI和CAM进行融合得到水体特征图。

8.根据权利要求1所述的卫星遥感影像水体提取方法，其特征在于，步骤S4中使用随机游走算法对灰度图进行分割：算法首先给出种子点，即标记点；输入为灰度图Gray和种子点marker，输出为分割结果Seg，即Seg＝randomWalk(Gray，marker)。