CN106875481B - 一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法 - Google Patents

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Abstract

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。

Description

一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法
技术领域
本技术适用于地理信息系统制图领域，具体说是一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法。
背景技术
随着数字城市、数字国土和数字地球等一系列地理信息系统的实施与发展，遥感图像以其所含的丰富信息量和直观的表达，为人类从多视角与多尺度认识地球提供新的方法与新手段，Landsat TM影像具较高空间分辨率、波谱分辨率、极为丰富的信息量和较高定位精度，能满足有关农、林、水、土、地质、地理、测绘、区域规划、环境监测等专题分析和编制1∶10万或更大比例尺专题图，修测中小比例尺地图的要求。但传统的遥感影像图，在目视判读中多造成错觉，特别是没有遥感背景知识的人往往把河流看成山脊、把山脊看成河流，应用起来给人们造成很大的麻烦。而以数字高程模型(DEM)为高程的三维遥感影像虽有很大的优越性，但在描述二维信息方面很不方便。
发明内容
针对现有的缺陷或不足，本发明提供了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，包括下列步骤：
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；
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；
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；
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；
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；
优选地，其中，所述步骤1，获取的遥感影像数据为T M影像。
优选地，其中，所述步骤2，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。
优选地，其中，所述步骤3，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；
步骤3-2，提取各待分类区域的光谱、形状、纹理特征信息；
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。
优选地，其中，所述步骤3-1，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。
优选地，其中，所述步骤3-4，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，Xi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，Xj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，Si为待分类区域i的像素面积，Sj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。
优选地，其中，所述步骤3-2，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。
优选地，其中，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等。
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。
附图说明
图1本发明所提出的方法流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合附图参考实施例的描述，对本发明的方法进行进一步的说明。
为了全面理解本发明，在以下详细描述中提到了众多具体细节。但是本领域技术人员应该理解，本发明可以无需这些具体细节而实现。在实施例中，不详细描述公知的方法、过程、组件，以免不必要地使实施例繁琐。
参见图1所示，本发明的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，包括下列步骤：
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；
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；
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；
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；
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；
优选地，其中，所述步骤1，获取的遥感影像数据为T M影像。
优选地，其中，所述步骤2，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。
优选地，其中，所述步骤3，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；
步骤3-2，提取各待分类区域的光谱、形状、纹理特征信息；
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。
优选地，其中，所述步骤3-1，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。
优选地，其中，所述步骤3-4，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，Xi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，Xj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，Si为待分类区域i的像素面积，Sj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。
优选地，其中，所述步骤3-2，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。
优选地，其中，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等。
可见，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。
这里只说明了本发明的优选实施例，但其意并非限制本发明的范围、适用性和配置。相反，对实施例的详细说明可使本领域技术人员得以实施。应能理解，在不偏离所附权利要求书确定的本发明精神和范围情况下，可对一些细节做适当变更和修改。

Claims (1)

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，Xi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，Xj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，Si为待分类区域i的像素面积，Sj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。
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