[发明专利]基于遥感图像的黄河凌汛检测方法

摘要

本发明公开了一种基于遥感图像的黄河凌汛检测方法，用于解决现有的NDSI检测方法准确度差的技术问题。技术方案是首先对MODIS数据进行预处理，包括几何校正、云剔除和影像裁剪；其次使用区域增长的方法对影像中的河流区域进行粗分割；最后对河流区域内使用NDSI检测方法与聚类法相结合的方法对冰雪与水进行区分，得到黄河凌汛信息并给出预警，提高了黄河凌汛检测方法准确度。

主权项

1.一种基于遥感图像的黄河凌汛检测方法，其特征在于包括下述步骤：(a)对MODIS影像数据进行辐射校正、Bow-tie校正处理、影像配准、云剔除和影像裁剪；(b)选定需要生长的种子像素点，把这个像素点同周围的4-邻域或8-邻域点比较，若小于阈值，则合并到同一区域，并对合并的地物点赋予该区域的标记；从新合并的地物点开始，反复进行邻域点比较合并操作，直到不能合并为止，所有合并到种子像素的像元即为要生长的区域，得到粗略的河流区域图；(c)通过冰雪在MODIS数据中第4波段和第6波段的反射率提取冰雪特征：NDSI＝(R₄-R₆)/(R₄+R₆)                  (3-1)式中，R4是第4波段的反射率值；R6是第6波段反射率值；通过聚类法提取冰雪特征：Step 1：任选k个聚类中心式中，分别是k个初始聚类中心；Step 2：设已进行到第k次迭代，若对某一样本X有则式中，和分别是第k次迭代时的第i类和第j类的聚类中心，表示第k次迭代时的第i类；Step 3：计算各聚类中心的新向量值Zjk+1=1njΣX]]>(j＝1，2，....，k)                  (4-3)式中，n_j是S_j中所包含的样本数；Step 4：如果则回到Step 2，将全部样本n重新分类，重复迭代计算；否则，结束。