[发明专利]一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法

摘要

一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法：选定研究区域，获取覆盖所述研究区域的遥感影像数据；对所述遥感影像进行预处理，获得预处理后的遥感图像；进行地表覆盖分类信息的计算机自动提取，生成自动分类的地表分类图；获取覆盖所述研究区域的数字高程模型DEM数据；结合数字高程模型DEM，对所述地表分类图进行人工修正；采用DEM数据融合处理技术，将所述DEM数据与地表分类图数据进行融合处理，生成三维可视化遥感影像地表分类模型；本发明将平面遥感图像与DEM相结合，高精度多源数据融合，在建立的地表分类识别与判读专家参与下，基于精确的分类识别方法，建立三维可视化遥感影像地表分类模型，实现快速精准分类及达到三维可视化的效果。

主权项

1.一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法，其特征在于：步骤1，选定研究区域，获取覆盖所述研究区域的遥感影像数据；获取的遥感影像数据为T M影像；步骤2，对所述遥感影像进行预处理，获得预处理后的遥感图像；对所述遥感影像进行预处理包括：几何校正、图像增强、图像镶嵌；步骤3，进行地表覆盖分类信息的计算机自动提取，生成自动分类的地表分类图；对遥感图像进行地表覆盖分类信息的计算机自动提取，具体为：步骤3‑1，针对研究区域范围，设置分割尺度，对所述遥感影像进行影像分割，得到多个待分类区域；所述分割尺度的确定根据地形的复杂程度来确定的，影像分割的尺度决定着分割的图斑的细化程度，分割尺度越小则图斑分割得越精细，在地形相对单一的地域采用的大分割尺度,反之则设置小的分割尺度；步骤3‑2，提取各待分类区域的光谱、形状、纹理特征信息；所述光谱特征包括亮度、饱和度或色调，所述形状特征包括协方差、像素面积、周长、长宽比、宽度、高度和密度；步骤3‑3，采集所述遥感影像中所具有的全部地表类型作为影像分类的依据，将每一类型的样本采集数据输入到分割矢量结果中，并对样本点所在区域的属性进行属性标注；步骤3‑4，选择分类算法和相应参数，执行遥感影像的地表自动分类；采用的分类算法为：针对每个分割后的待分类区域i，分别求取其与各已知地表类型的样本区域j之间的相关性C，全部地表类型为n类，其中，其中，X_i为待分类区域i的光谱特征值，为待分类区域i的光谱特征平均值，X_j为样本区域j的光谱特征值，为样本区域j的光谱特征平均值，S_i为待分类区域i的像素面积，S_j为样本区域j的像素面积，a为调节参数；对于每一个待分类区域i，分别计算得到其与n个类型的样本区域j之间的n个相关性数值，选取所述n个相关性数值中数值最大且大于0的相关性所对应地表类型，将该待分类区域i归类于所述地表类型；如果其所有n个相关性数值都小于0，则把该待分类区域i设置为未知分类；对于每一个待分类区域i，分别计算得到其与n个类型的样本区域j之间的n个相关性数值，选取所述n个相关性数值中数值最大且大于0的相关性所对应地表类型，将该待分类区域i归类于所述地表类型；如果其所有n个相关性数值都小于0，则把该待分类区域i设置为未知分类；步骤4，获取覆盖所述研究区域的数字高程模型DEM数据；步骤5，结合数字高程模型DEM，对所述地表分类图进行人工修正；所述步骤5，结合数字高程模型DEM，对所述地表分类图进行人工修正，具体包括：参考DEM中的地表高程信息以及遥感影像中地表形状、纹理特征，对未知分类的待分类区域进行人工地表分类，并对计算机自动分类的地表分类进行进一步的人工修正，修正操作包括：修改分类属性，剔除小图斑，修改图斑边界，合并相邻同属性的图斑；步骤6，采用DEM数据融合处理技术，将所述DEM数据与地表分类图数据进行融合处理，生成三维可视化遥感影像地表分类模型。