CN106407939A - 一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，包括：(1)从遥感影像的泊位对象中，通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象；(2)对装卸设备分割对象使用亮度均值特征，把较亮的对象提取出来；(3)通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，从而把步骤(2)中提取出来的亮对象中的背景地面对象剔除；(4)使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从步骤(3)得到的对象中剔除；(5)合并步骤(4)中得到的影像对象，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小，把面积较大和较小以及长宽比较大对象从步骤(4)中得到的影像对象类别中剔除，从而得到装卸设备的类别对象。还有系统。

Description

一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法及系统
技术领域
本发明涉及图像处理的技术领域，尤其涉及一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，以及利用遥感影像提取港口的装卸设备的系统。
背景技术
港口作为海上运输的重要组成部分，已经越来越受到人们的重视，成为交通规划的一个关键研究方向。而港口的规划建设，需要获取港口的各种地物及其位置。装卸设备是港口最常见的物体，因此装卸设备图像的提取是一个非常重要的项目，值得投入大量的研发力量。
本发明中要提取的装卸设备指的是集装箱堆场码头前沿的装卸设备，其在泊位范围内，在影像上表现为存在白色小矩形区域作为一区分的特点。白色对象的特点可以使用亮边缘影像的强度均值、亮度均值、面积、长宽比等特征进行提取。
在提取装卸设备的时候，如果只使用亮度均值、面积、长宽比等特征，遇到那些与装卸设备有相近特征阈值的对象时，就会这些对象错分成装卸设备，对提取的准确率有很大的影响。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，其不会把那些与装卸设备有相近特征阈值的对象错分成装卸设备，提取的准确率大大提高。
本发明的技术方案是：这种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，该方法包括以下步骤：
(1)从遥感影像的泊位对象中，通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象；
(2)对装卸设备分割对象使用亮度均值特征，把较亮的对象提取出来；
(3)通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，从而把步骤(2)中提取出来的亮对象中的背景地面对象剔除；
(4)使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从步骤(3)得到的对象中剔除；
(5)合并步骤(4)中得到的影像对象，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小，把面积较大和较小以及长宽比较大对象从步骤(4)中得到的影像对象类别中剔除，从而得到装卸设备的类别对象。
本发明通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象，使用亮度均值特征把较亮的对象提取出来，通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，使用紧致度特征把两个装卸设备之间的对象剔除，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小把面积较大和较小以及长宽比较大对象剔除，因此不会把那些与装卸设备有相近特征阈值的对象错分成装卸设备，提取的准确率大大提高。
还提供了一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的系统，该系统包括：
分割算法模块，其配置来从遥感影像的泊位对象中，通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象；
亮对象提取模块，其配置来对装卸设备分割对象使用亮度均值特征，把较亮的对象提取出来；
第一剔除模块，其配置来通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，从而把亮对象提取模块中提取出来的亮对象中的背景地面对象剔除；
第二剔除模块，其配置来使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从第一剔除模块得到的对象中剔除；
第三剔除模块，其配置来合并第二剔除模块中得到的影像对象，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小，把面积较大和较小以及长宽比较大对象从第二剔除模块中得到的影像对象类别中剔除，从而得到装卸设备的类别对象。
附图说明
图1所示为根据本发明的利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法的流程图。
具体实施方式
装卸设备的提取是在提取出泊位的基础上完成的，而提取泊位使用的是泊位组矢量数据，它限定了装卸设备提取的空间范围，根据提取出来的装卸设备数量进一步监测其在泊位组的变化情况，就能够掌握一定时期内港口集装箱吞吐量趋势以及了解新建集装箱堆场的运行状况。
如图1所示，这种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，该方法包括以下步骤：
(1)从遥感影像的泊位对象中，通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象。由于装卸设备的白色小矩形的面积相对较小，原有的分割尺度分割出来的泊位对象不能把每个白色的矩形都分割为独立的对象，因此通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象。
(2)对装卸设备分割对象使用亮度均值特征，把较亮的对象提取出来。
(3)通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，从而把步骤(2)中提取出来的亮对象中的背景地面对象剔除。由于装卸设备的白色小矩形与其背景地面边缘明显，因此使用边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征能够很好的区分它们。
(4)使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从步骤(3)得到的对象中剔除。由于装卸设备可能相邻较近，上述步骤中的特征参数不能把其分离开，可以使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从步骤3得到的对象中剔出出来。紧致度特征描述了一个影像对象的紧致程度。该特征是基于面积的特征。一个影像对象越紧致，它的边界就表现得越小。
(5)合并步骤(4)中得到的影像对象，由于装卸设备有一定的大小范围的，因此可以使用面积和长宽比特征来限制对象的大小，把面积较大和较小以及长宽比较大对象从步骤(4)中得到的影像对象类别中剔除，从而得到装卸设备的类别对象。
本发明通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象，使用亮度均值特征把较亮的对象提取出来，通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，使用紧致度特征把两个装卸设备之间的对象剔除，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小把面积较大和较小以及长宽比较大对象剔除，因此不会把那些与装卸设备有相近特征阈值的对象错分成装卸设备，提取的准确率大大提高。
另外，所述步骤(1)中，分割的尺度参数设置为20。
另外，所述步骤(2)中，亮度均值根据公式(1)获得
其中，是影像层k的亮度权重，K是用于计算的影像层k的数目，wB是用于计算的所有影像层k的亮度权重的总和， 是影像对象v在影像层k中的强度均值，是影像层k中最暗的可能强度值，是影像层k中最亮的可能强度值。
另外，所述步骤(4)中，紧致度为取值范围是[0，∞]，
其中，lv是一个影像对象v的长度，wv是一个影像对象v的宽度，#Pv是在Pv中包含的像元总数。
另外，所述步骤(5)中，面积通过公式(2)计算
Av＝#Pv×u2取值范围是[0,场景大小] (2)
其中，Av是影像对象v的面积，#Pv是在Pv中包含的像元总数，u是坐标系统单位的像元大小。
另外，所述步骤(5)中，长宽比是一个影像对象的长宽之比，通过公式(3)、(4)、(5)来获得：
取值范围是[0,∞] (5)
其中，#Pv是一个影像对象v的像元集合大小，λ1λ2是特征值，是特征值方式计算的影像对象v的长宽比，是边界框方式计算的影像对象v的长宽比，γv是影像对象v的长宽比，a是边界框的填充率，w是影像层权重，
更进一步地，ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的、全面的GIS平台。ArcObjects包含了大量的可编程组件，从细粒度的对象(例如单个的几何对象)到粗粒度的对象(例如与现有ArcMap文档交互的地图对象)涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。每一个使用ArcObjects建成的ArcGIS产品都为开发者提供了一个应用开发的容器，包括桌面GIS(ArcGIS Desktop)，嵌入式GIS(ArcGIS Engine)以及服务GIS(ArcGISServer)。
常规的含有GIS空间的业务数据(主要是目前流行的ArcGIS数据格式)在进行数据维护编辑时(主要是增删改查)，目前主要有两种方式进行空间及属性数据的统一管理控制：
一、地理信息系统(Geographic Information System或Geo－Informationsystem，GIS)有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
二、所谓MIS(管理信息系统--MANAGEMENT INFORMATION SYSTEM)系统，主要指的是进行日常事务操作的系统。这种系统主要用于管理需要的记录，并对记录数据进行相关处理，将处理的信息及时反映给管理者的一套网络管理系统。
开发网站的过程中，如果以传统MIS开发方式进行相关服务及接口的设计工作，在设计上由于不对GIS数据的特殊性多加考虑，往往在开发实现过程中会在调用MIS组件的同时调用GIS组件，针对同一对象的操作往往同时将会脱离出事务机制的控制。对最终数据造成不可预知的隐患。
因此，本发明还提供了基于利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法的一种兼容ArcGIS的空间及属性数据的统一控制方法，其包括数据库层面、数据访问层面、前端展示层面；
在数据库层面，针对具备空间数据的实体，在增加自定义空间类别的同时，增添字符类型的WKT字段，该字段作为自定义空间类别字段的WKT形式的冗余；针对数据信息的创建，通过编写存储过程在包含WKT字段的记录执行创建时，执行WKT与自定义类别数据的同步工作；针对编辑更新操作，通过编写存储过程对自定义类别数据字段进行同步更新；针对删除操作，通过数据库自有功能进行删除；针对查询操作，分为空间查询、属性查询、空间属性混合查询三种形式，其中属性查询是非空间字段的条件查询；
在数据访问层面，通过原生SQL或ORM方式进行数据库操作；
在前端展示层面，将用户绘制的图形转换为WKT形式的字符串传递到数据库。
该方法统一数据库设计，综合考虑GIS与MIS数据存储，在一定要求的前提下以成熟的传统的方式进行数据库设计工作，因此能够避免GIS与MIS数据设计分离的现象；本发明统一数据库访问及操作机制，兼容流行的SQL及ORM访问操作方式，因此支持事务等数据库所有特性；本发明在进行业务数据操作的同时，可以业务事件等方式进行相关业务事件触发，因此增强GIS业务操作业务复杂度，灵活度高；本发明在开发过程中，只需要普通的MIS开发人员在较少的GIS业务知识背景下即可进行GIS及MIS&GIS混合等方式的GIS系统的开发，系统框架无GIS组件及版本依赖；本发明所产生的数据产品与ArcGIS软件产品兼容，因此可通过ArcGIS软件进行数据再次编辑维护、服务发布等工作。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而所述的存储介质可以是：ROM/RAM、磁碟、光盘、存储卡等。因此，与本发明的方法相对应的，本发明还同时包括一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的系统，该系统通常以与方法各步骤相对应的功能模块的形式表示。使用该方法的系统，该系统包括：
分割算法模块，其配置来从遥感影像的泊位对象中，通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象；
亮对象提取模块，其配置来对装卸设备分割对象使用亮度均值特征，把较亮的对象提取出来；
第一剔除模块，其配置来通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，从而把亮对象提取模块中提取出来的亮对象中的背景地面对象剔除；
第二剔除模块，其配置来使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从第一剔除模块得到的对象中剔除；
第三剔除模块，其配置来合并第二剔除模块中得到的影像对象，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小，把面积较大和较小以及长宽比较大对象从第二剔除模块中得到的影像对象类别中剔除，从而得到装卸设备的类别对象。
还提供了基于利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法的一种兼容ArcGIS的空间及属性数据的统一控制系统，该系统包括：
数据库，其配置来针对具备空间数据的实体，在增加自定义空间类别的同时，增添字符类型的WKT字段，该字段作为自定义空间类别字段的WKT形式的冗余；针对数据信息的创建，通过编写存储过程在包含WKT字段的记录执行创建时，执行WKT与自定义类别数据的同步工作；针对编辑更新操作，通过编写存储过程对自定义类别数据字段进行同步更新；针对删除操作，通过数据库自有功能进行删除；针对查询操作，分为空间查询、属性查询、空间属性混合查询三种形式，其中属性查询是非空间字段的条件查询；
数据访问模块，其配置来通过原生SQL或ORM方式进行数据库操作；
前端展示模块，其配置来将用户绘制的图形转换为WKT形式的字符串传递到数据库。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。

Claims (7)

1.一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
(1)从遥感影像的泊位对象中，通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象；
(2)对装卸设备分割对象使用亮度均值特征，把较亮的对象提取出来；
(3)通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，从而把步骤(2)中提取出来的亮对象中的背景地面对象剔除；
(4)使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从步骤(3)得到的对象中剔除；
(5)合并步骤(4)中得到的影像对象，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小，把面积较大和较小以及长宽比较大对象从步骤(4)中得到的影像对象类别中剔除，从而得到装卸设备的类别对象。
2.根据权利要求1所述的利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，分割的尺度参数设置为20。
3.根据权利要求2所述的利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，其特征在于：所述步骤(2)中，亮度均值根据公式(1)获得
取值范围是
其中，是影像层k的亮度权重，K是用于计算的影像层k的数目，wB是用于计算的所有影像层k的亮度权重的总和， 是影像对象v在影像层k中的强度均值，是影像层k中最暗的可能强度值，是影像层k中最亮的可能强度值。
4.根据权利要求3所述的利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，其特征在于：所述步骤(4)中，紧致度为取值范围是[0，∞]，其中，lv是一个影像对象v的长度，wv是一个影像对象v的宽度，#Pv是在Pv中包含的像元总数。
5.根据权利要求4所述的利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，其特征在于：所述步骤(5)中，面积通过公式(2)计算
Av＝#Pv×u2取值范围是[0,场景大小] (2)
其中，Av是影像对象v的面积，#Pv是在Pv中包含的像元总数，u是坐标系统单位的像元大小。
6.根据权利要求5所述的利用遥感影像提取港口的装卸设备的方法，其特征在于：所述步骤(5)中，长宽比是一个影像对象的长宽之比，通过公式(3)、(4)、(5)来获得：
γ v E V = λ 1 ( v ) λ 2 ( v ) - - - ( 3 )
γ v B B = ( k v b b ′ ) 2 # P v - - - ( 4 )
取值范围是[0,∞] (5)
其中，#Pv是一个影像对象v的像元集合大小，λ1λ2是特征值，是特征值方式计算的影像对象v的长宽比，是边界框方式计算的影像对象v的长宽比，γv是影像对象v的长宽比，a是边界框的填充率，w是影像层权重，
7.一种利用遥感影像提取港口的装卸设备的系统，其特征在于：该系统包括：
分割算法模块，其配置来从遥感影像的泊位对象中，通过小尺度的分割来提取装卸设备分割对象；
亮对象提取模块，其配置来对装卸设备分割对象使用亮度均值特征，把较亮的对象提取出来；
第一剔除模块，其配置来通过边缘提取算法生成的亮边缘影像的强度均值特征区分亮对象和背景地面对象，从而把亮对象提取模块中提取出来的亮对象中的背景地面对象剔除；
第二剔除模块，其配置来使用紧致度特征，把两个装卸设备之间的对象从第一剔除模块得到的对象中剔除；
第三剔除模块，其配置来合并第二剔除模块中得到的影像对象，使用面积和长宽比特征来限制对象的大小，把面积较大和较小以及长宽比较大对象从第二剔除模块中得到的影像对象类别中剔除，从而得到装卸设备的类别对象。
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