[发明专利]基于DInSAR和DCNN的矿区分布信息提取方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于DInSAR和DCNN的矿区分布信息提取方法及系统，其方法包括：首先，基于淮南市哨兵一号的两幅具有一定时间间隔的雷达影像和目标区域的数字高程模型进行差分干涉测量，获取目标区域的干涉图和形变图；然后，利用地表形变图获取沉降信息特征，根据沉降的突变特征划分出可能为采矿区的区域；最后，再结合高分辨遥感光学影像进行水体的剔除和裸地、建筑物的识别，进而得到目标区域的露天矿区分布信息图。本发明的有益效果是：本发明引用DInSAR作为矿区分布信息提取的粗提取方式，通过阈值分割进行可能采矿区域的提取，并利用光学影像进行水体的剔除和矿区场景的提取；最终确定矿区的分布信息，整个过程自动化程度高，精度高。

主权项

1.一种基于DInSAR和DCNN的矿区分布信息提取方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：从需要进行矿区分布信息提取的目标区域对应的卫星上获取目标区域的多源遥感影像；所述多源遥感影像包括雷达影像和光学影像；S102：根据所述雷达影像，采用差分干涉测量技术获取目标区域的沉降图，并采用阈值分割方法获得预采矿区域图；S103：将所述预采矿区域图叠加至光学影像上，得到目标区域的第一光学影像；并采用Alexnet卷积神经网络对所述第一光学影像中的水体区域进行识别，并对识别出的水体区域进行剔除，得到剔除水体区域的第二光学影像；S104：采用受限玻尔兹曼机与卷积神经网络的混合模型对所述第二光学影像中的裸地和建筑物场景进行识别，得到具有裸地和建筑物场景信息的第三光学影像；所述第三光学影像即为目标区域的露天矿区分布信息图，所述第三光学影像中的裸地和建筑物区域即为露天矿区。