CN102254174B - 崩滑体中裸地信息的自动提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种崩滑体中裸地信息的自动提取方法，包括如下步骤：(1)计算遥感影像中地物的植被指数和土壤亮度指数，并分别生成植被指数灰度图像和土壤亮度指数灰度图像；(2)对遥感影像进行主成分变换并提取第一主成分生成第一主成分灰度图像；(3)将所述植被指数灰度图像、所述土壤亮度指数灰度图像和所述第一主成分灰度图像合成彩色合成图像；(4)对所述彩色合成图像进行主成分变换并提取第一主成分生成新的第一主成分灰度图像；(5)对所述新的第一主成分灰度图像进行阈值分割，得到崩塌体中裸地的二值图像，从而提取出崩塌体中裸地的信息。本发明能准确将崩滑体中裸地信息提取出来，且提取的精度高、提取的速度快，并能够有效地消除地形阴影、植被及其它地物的影响。

Description

崩滑体中裸地信息的自动提取方法
技术领域
本发明涉及地物信息遥感提取领域，尤其涉及一种崩滑体中裸地信息的自动提取方法。
背景技术
我国是地质环境脆弱、地质灾害多发的国家，山地、高原和丘陵占国土面积的2/3以上，崩塌、滑坡、泥石流灾害的分布范围占国土面积的44.8%，在近年发生的各类突发性地质灾害中，崩塌、滑坡、泥石流超过总数的90%，尤以西南、西北地区最为严重。这些灾害的发生，不仅带来重大的人员伤亡或财产损失，而且，也引发了严重的社会问题和公共安全问题。因而，崩滑体即滑坡和崩塌等地质灾害的遥感调查和研究一直都是遥感应用领域研究的重点，且对地质灾害防治工作的开展有着重要的意义。
由于崩滑体主要是裸地或植被稀少地，因而，一般是通过对裸地信息提取来分析崩滑体的信息。但是，由于崩滑体发生的影响因素较多，且带有偶然性，长期以来相关研究主要集中在灾后调查和评价上。目前，对崩滑体的遥感解译以人工目视解译为主，辅以人机交互分类的方法。人工目视解译是一种人工提取信息的方法，使用眼睛目视观察，同时借助一些光学仪器火灾计算机显示屏幕上，凭借丰富的解译经验，扎实的专业知识和手头的相关资料，通过人脑的分析、推理和判断，提取有用的信息。
然而，一方面，由于采用人工目视解译的方法解译遥感图像是一个复杂的认知过程，往往需要经历几次反复解译才能得到正确的结果，一景数据多种灾害信息的解译往往需要几天甚至更长的时间，因而，该方法的效率比较低。另一方面，采用人工目视解译的方法解译遥感图像时，只有在遥感图像上存在着颜色或者明度的差异时，并且这种差异能为解译者视觉所区分，才有可能将地物目标与背景区别开，且这种方法的解译精度因人而异，会成解译成果的拼接，因而，该方法的译精度比较低。
因此，有必要提供一种崩滑体中裸地信息的自动提取方法克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种崩滑体中裸地信息的自动提取方法，能准确将崩滑体中裸地信息提取出来，且提取的精度高、提取的速度快。
为了实现上述目的，本发明提供了一种崩滑体中裸地信息的自动提取方法，包括如下步骤：（1）获取卫星遥感数据中地物的近红外波段反射率和红光波段反射率，并根据公式
Figure GDA00001815243600021
计算遥感影像中地物的归一化植被指数并生成植被指数灰度图像，其中，INDVI为归一化植被指数，ρNIR为遥感影像中地物的近红外波段反射率，ρRED为遥感影像中地物的红光波段反射率；（2）获取卫星遥感数据中地物的红光波段反射率和绿光波段反射率，并根据公式计算遥感影像中地物的土壤亮度指数并生成土壤亮度指数灰度图像，其中，INDSI为土壤亮度指数，ρRED为遥感影像中地物的红光波段反射率，ρGREEN为遥感影像中地物的绿光波段反射率；（3）对遥感影像进行主成分变换并提取第一主成分生成第一主成分灰度图像；（4）将所述植被指数灰度图像、所述土壤亮度指数灰度图像和所述第一主成分灰度图像合成彩色合成图像；（5）对所述彩色合成图像进行主成分变换并提取第一主成分生成新的第一主成分灰度图像；（6）对所述新的第一主成分灰度图像进行灰度值拉伸；（7）获取拉伸后的所述新的第一主成分灰度图像的灰度直方图，通过迭代法计算所述灰度直方图的最大灰度值和最小灰度值，并选择两个最大灰度值之间的最小灰度值作为分割阈值；（8）根据所述分割阈值，将所述新的第一主成分灰度图像进行二值化，得到崩滑体中裸地的二值图像，从而提取出崩滑体中裸地的信息。
较佳地，所述步骤（1）之前还包括：对通过卫星获得的遥感影像的四个波段进行大气校正预处理。
较佳地，所述卫星为SPOT5卫星，遥感影像的所述四个波段为近红外波段、红光波段、绿光波段和蓝光波段。
较佳地，所述步骤（6）具体为：将所述新的第一主成分灰度图像中的灰度值范围拉伸到0-255。
较佳地，所述步骤（8）之后还包括：对所述崩滑体中裸地的二值图像进行形态学膨胀滤波、腐蚀滤波以及去噪处理。
与现有技术相比，本发明的方法通过计算遥感图像中的植被指数、土壤亮度指数和第一主成分变换值，从而增强了遥感图像中的裸地的灰度值，使裸地的灰度值与其他地物的灰度值的差异变大，消除了地形阴影的影响，因而，可通过阈值自动选取算法精确地选取分割阈值，从而将崩滑体中的裸地信息准确地提取出来。另外，由于裸地信息及后续崩滑体信息的提取都是基于多峰直方图阈值自动选取算法实现自动提取的，因而，提取的精度高且提取的速度快。
通过以下的描述并结合附图，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释本发明的实施例。
附图说明
图1为本发明崩滑体中裸地信息的自动提取方法的主流程图。
图2为经过本发明崩滑体中裸地信息的自动提取方法的步骤S1-S6处理后得到的新的第一主成分灰度图像。
图3为采用本发明崩滑体中裸地信息的自动提取方法的得到的崩滑体中裸地的二值图像。
具体实施方式
现在参考附图描述本发明的实施例，附图中类似的元件标号代表类似的元件。
如图1，本实施例崩滑体中裸地信息的自动提取方法包括如下步骤：
步骤S1，通过SPOT5卫星拍摄目标地的遥感影像，并对所述遥感影像的近红外波段、红光波段、绿光波段和蓝光波段进行大气校正预处理；
步骤S2，获取通过卫星检测的地物的近红外波段反射率和红光波段反射率，并根据公式
Figure GDA00001815243600041
计算所述遥感影像中地物的归一化植被指数并生成植被指数灰度图像，
其中，INDVI为归一化植被指数，ρNIR为所述遥感影像中地物的近红外波段反射率，ρRED为所述遥感影像中地物的红光波段反射率；
步骤S3，获取通过卫星检测的地物的红光波段反射率和绿光波段反射率，并根据公式
Figure GDA00001815243600042
计算所述遥感影像中地物的土壤亮度指数并生成土壤亮度指数灰度图像，
其中，INDSI为土壤亮度指数，ρRED为所述遥感影像中地物的红光波段反射率，ρGREEN为所述遥感影像中地物的绿光波段反射率；
步骤S4，对所述遥感影像进行主成分变换并提取第一主成分生成第一主成分灰度图像；
步骤S5，将所述植被指数灰度图像、所述土壤亮度指数灰度图像和所述第一主成分灰度图像合成彩色合成图像；
步骤S6，对所述彩色合成图像进行主成分变换并提取第一主成分生成新的第一主成分灰度图像；
步骤S7，将所述新的第一主成分灰度图像中的灰度值范围拉伸到0-255；
步骤S8，提取拉伸后的所述新的第一主成分灰度图像的灰度直方图，通过迭代法计算所述灰度直方图的最大灰度值和最小灰度值，并选择两个最大灰度值之间的最小灰度值作为分割阈值；
步骤S9，根据所述分割阈值，将所述新的第一主成分灰度图像进行二值化，得到崩滑体中裸地的二值图像，从而提取出崩滑体中裸地的信息；
步骤S10，对所述崩滑体中裸地的二值图像进行形态学膨胀滤波、腐蚀滤波以及去噪处理。
表1为经过步骤S1-步骤S6处理后，得到的所述遥感影像的地物的光谱值。
从表1可以看出，遥感影像经过步骤S1-步骤S6的处理后，获得的新的第一主成分灰度图像的特征为：①裸地及植被稀少地区的灰度值最小，均值仅23.35，远小于水体、阴影和植被；②裸地及植被稀少地区的最大灰度值与居民地最小灰度值间存在较少的混淆；③地形阴影的灰度值为极高的正值。
根据新的第一主成分灰度图像的典型特征并结合图2可以看出，崩滑体中裸地的光谱值和其他地物的光谱差异增大。因而，利用阈值自动选取算法可简单、准确的提取崩塌和滑坡提取中提取裸地和植被稀少图斑。提取的结果中会存在极少的道路，在后续计算中加入地形数据，可极为方便的剔除，不影响提取的精度。
如图3所示，遥感影像经过本发明的崩滑体中裸地信息的自动提取方法处理后，通过最终获得的崩滑体中裸地的二值图像，崩滑体中的裸地信息被精确地提取出。
由上可知，本发明的方法通过计算遥感图像中的植被指数、土壤亮度指数和第一主成分变换值，从而增强了遥感图像中的裸地的灰度值，使裸地的灰度值与其他地物的灰度值的差异变大，消除了地形阴影的影响，因而，可通过阈值自动选取算法精确地选取分割阈值，从而将崩滑体中的裸地信息准确地提取出来。另外，由于裸地信息及后续崩滑体信息的提取都是基于多峰直方图阈值自动选取算法实现自动提取的，因而，提取的精度高且提取的速度快。
以上结合最佳实施例对本发明进行了描述，但本发明并不局限于以上揭示的实施例，而应当涵盖各种根据本发明的本质进行的修改、等效组合。

Claims (5)

1.一种崩滑体中裸地信息的自动提取方法，包括如下步骤：
（1）获取通过卫星检测的地物的近红外波段反射率和红光波段反射率，并根据公式计算遥感影像中地物的归一化植被指数并生成植被指数灰度图像，
其中，INDVI为归一化植被指数，ρNIR为遥感影像中地物的近红外波段反射率，ρRED为遥感影像中地物的红光波段反射率；
（2）获取通过卫星检测的地物的红光波段反射率和绿光波段反射率，并根据公式
Figure FDA00001815243500012
计算遥感影像中地物的土壤亮度指数并生成土壤亮度指数灰度图像，
其中，INDSI为土壤亮度指数，ρRED为遥感影像中地物的红光波段反射率，ρGREEN为遥感影像中地物的绿光波段反射率；
（3）对遥感影像进行主成分变换并提取第一主成分生成第一主成分灰度图像；
（4）将所述植被指数灰度图像、所述土壤亮度指数灰度图像和所述第一主成分灰度图像合成彩色合成图像；
（5）对所述彩色合成图像进行主成分变换并提取第一主成分生成新的第一主成分灰度图像；
（6）对所述新的第一主成分灰度图像进行灰度值拉伸；
（7）提取拉伸后的所述新的第一主成分灰度图像的灰度直方图，通过迭代法计算所述灰度直方图的最大灰度值和最小灰度值，并选择两个最大灰度值之间的最小灰度值作为分割阈值；
（8）根据所述分割阈值，将所述新的第一主成分灰度图像进行二值化，得到崩滑体中裸地的二值图像，从而提取出崩滑体中裸地的信息。
2.如权利要求1所述的崩滑体中裸地信息的自动提取方法，其特征在于，所述步骤（1）之前还包括：
对通过卫星获得的遥感影像的四个波段进行大气校正预处理。
3.如权利要求2所述的崩滑体中裸地信息的自动提取方法，其特征在于，所述卫星为SPOT5卫星，遥感影像的所述四个波段为近红外波段、红光波段、绿光波段和蓝光波段。
4.如权利要求1所述的崩滑体中裸地信息的自动提取方法，其特征在于，所述步骤（6）具体为：
将所述新的第一主成分灰度图像中的灰度值范围拉伸到0-255。
5.如权利要求1所述的崩滑体中裸地信息的自动提取方法，其特征在于，所述步骤（8）之后还包括：
对所述崩滑体中裸地的二值图像进行形态学膨胀滤波、腐蚀滤波以及去噪处理。
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