[发明专利]小尺度遥感影像农田边界分割方法

说明书

本发明公开了小尺度遥感影像农田边界分割方法，包括：步骤1、参数设置，设置主田埂方向、计算数量及期望误差，步骤2、边缘检测图像分割，步骤3、提取边界线，步骤4、回归拟合矢量化，步骤5、计算主要方向边界，步骤6、使用主方向纠正边界线。本发明以小尺度遥感影像图作为输入，结合农田布局各个田埂主要方向平行的特点，通过输入田埂主要方向，纠正提取边界，提高提取精度。

技术领域

本发明涉及农田边界分割技术领域，具体为小尺度遥感影像农田边界分割方法。

背景技术

农业是我国社会经济发展的重要基础，随着社会的不断进步，农业也得到了相应发展，农业现代化可以在很大程度上提高农业技术水平，促进农业发展随着科学信息技术的不断发展，遥感技术应运而生，应用在农业现代化中，也势必给农业带来一定的影响，而使用遥感影像对农田边界分割可大大减小人力的输出，使得农田的划定更为简单方便，而农田边界的分割更有利于智能农田设备可准确的在指定的农田区域进行工作。

现有的遥感影像农田边界分割方法存在的缺陷是：

1、专利文件CN114219815A公开了多层次语义边界分割的高分辨遥感影像农田提取方法，“包括：步骤1：农田语义边界提取：步骤2：农田边界阈值设置：步骤3：农田边界阈值分割：步骤4：农田边界细化：步骤5：农田边界迭代分割与细化：步骤6：农田矢量对象构建。本发明以边缘检测网络得到的边界强度图作为输入，采用多层次阈值分割方法，提取精细边界。其中，高阈值分割结果能够保证分割结果尽量贴合真实边界，低阈值使得构建的地物对象尽可能完整。从而，使得细化结果既能保持较高的边界定位精度，又具有较好的完整性。”；

2、专利文件CN114419443A公开了一种遥感影像耕地地块自动提取方法及系统，“方法包括获取研究区遥感影像；将研究区遥感影像的每个像素值均输入到边界特征提取模型中，得到研究区遥感影像中每个像素点的边界概率；边界特征提取模型是对改进后的语义分割网络进行训练得到的；根据研究区遥感影像中每个像素点的边界概率，确定耕地地块过分割影像；利用分水岭分割算法对耕地地块过分割影像进行处理，进而划分研究区遥感影像中的耕地地块。本发明通过训练改进后的语义分割网络，得到边界特征提取模型以确定研究区遥感影像中每个像素点的边界概率，并通过分水岭分割算法对边界特征提取模型的识别结果进行处理，提高了遥感影像耕地地块自动提取的提取精度”；

3、专利文件CN109146889A公开了一种基于高分辨率遥感图像的农田边界提取方法，“通过对农机工作区域的高分辨率遥感图像进行分层次的分割、聚类后再进行精准的边缘提取。本发明有益效果：解决了农田边缘提取中同谱异物错分的现象和高分辨率影像中丰富的地物信息带来的分割精度问题，能够准确的从遥感图像中提取出农田边界，用来指导农机自动导航”；

综上所述，以上分割方法不能结合农田布局各个田埂主要方向平行的特点，不能通过输入田埂主要方向，纠正提取边界，使得边界提取精度较低。

发明内容

本发明的目的在于提供小尺度遥感影像农田边界分割方法，以解决上述背景技术中提出的提取精度较低问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：小尺度遥感影像农田边界分割方法，包括以下步骤：

S1、参数设置；

S2、边缘检测图像分割；

S3、提取边界线；

S4、回归拟合矢量化；

S5、计算主要方向边界；

S6、使用主方向纠正边界线。

优选的，具体包括以下步骤：

S1、参数设置：手动设置计算所需的田埂主要方向、方向值和纠偏阈值；