CN108053409A - 一种遥感影像分割基准库自动构建方法及其系统 - Google Patents

一种遥感影像分割基准库自动构建方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及遥感影像分割领域，公开遥感影像分割基准库自动构建方法，该遥感影像分割基准库自动构建方法包括：步骤1，对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物；步骤2，将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A；步骤3，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜；步骤4，将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库。该方法克服了现有技术中的手工标注构建基准库不仅效率低，同时规模也较小的问题，实现了遥感影像分割基准库自动构建。

Description

一种遥感影像分割基准库自动构建方法及其系统
技术领域
本发明涉及遥感影像分割，具体地，涉及遥感影像分割基准库自动构建方法及其系统。
背景技术
遥感影像分割是实现图像信息自动提取，中高层影像分析和理解的基础，具有重要的意义。传统的遥感分割技术通常是利用人工设计的特征提取器与阈值半自动提取目标信息，明显的缺陷在于人工设计特征的不确定性与局限性。随着高分遥感数据的普及以及基于深度学习的图像识别模型高精度识别率，如何有效的结合深度学习模型与遥感数据进行地物识别是目前遥感领域一直研究的热点问题。
然而，一个多样性强、大规模的基准库是深度学习模型高精度识别的基础。由于受遥感影像空间尺度、地物与地物以及背景之间复杂的空间关系、光照、成像角度等因素的影响，怎样高效地构建一个大规模，多样性强的遥感影像分割基准库成为亟待解决的问题。现有常用的遥感影像基准数据库，如UC-Merced、AID、RSI-CB256与RSI-CB128以及检测基准库如SpaceNet，但大规模的遥感影像分割基准库却一直缺乏。最大的瓶颈在于基于手工标注构建基准库不仅效率低，同时规模也较小。如何克服上述的问题，实现遥感影像分割基准库自动构建成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种遥感影像分割基准库自动构建方法，该方法克服了现有技术中的手工标注构建基准库不仅效率低，同时规模也较小的问题，实现了遥感影像分割基准库自动构建。
为了实现上述目的，本发明提供遥感影像分割基准库自动构建方法，该遥感影像分割基准库自动构建方法包括：步骤1，对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物；步骤2，将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A；步骤3，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜；步骤4，将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库。
优选地，在步骤3中，成了与原影像块同等大小的掩膜的方法包括：
分别读取位于小范围影像块范围内的众源矢量数据的属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜。
优选地，在步骤3中，所述掩膜通过不同颜色代表不同的地物类别，且地物的位置信息以像素坐标为基准。
优选地，在步骤1中，对众源矢量数据进行筛选的方法包括：
人工筛选和算法筛选，所述人工筛选筛选标注错误的地物类，算法筛选筛选面积小于预设面积的地物。
优选地，在步骤3中，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元之后，遍历每一个小范围影像块，并将地理坐标转换为图像像素坐标。
本发明提供一种遥感影像分割基准库自动构建系统，该遥感影像分割基准库自动构建系统包括：
对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物的装置；
将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A的装置；
将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜的装置；
将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库的装置。
优选地，分别读取位于小范围影像块范围内的众源矢量数据的属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜的装置。
优选地，所述掩膜通过不同颜色代表不同的地物类别，且地物的位置信息以像素坐标为基准的装置。
优选地，人工筛选的装置和算法筛选的装置，所述人工筛选筛选标注错误的地物类，算法筛选筛选面积小于预设面积的地物。
优选地，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元之后，遍历每一个小范围影像块，并将地理坐标转换为图像像素坐标的装置。
通过上述技术方案，可高效地构建一个大规模的基准库，并且可以快速高效的利用众源数据构建高分辨率遥感影像分类基准库。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是说明本发明的一种遥感影像分割基准库自动构建方法的流程图；
图2a是说明本发明的遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加的效果图；
图2b是说明本发明的遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加的效果图；
图3a是说明本发明的A裁剪为第1个预设像素大小的小范围影像块的效果图；
图3b是说明本发明的A裁剪为第2个预设像素大小的小范围影像块的效果图；
图3c是说明本发明的A裁剪为第3个预设像素大小的小范围影像块的效果图；以及
图3d是说明本发明的A裁剪为第4个预设像素大小的小范围影像块的效果图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
本发明提供一种遥感影像分割基准库自动构建方法，该遥感影像分割基准库自动构建方法包括：
步骤1，对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物；
步骤2，将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A；
步骤3，将A裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜；
步骤4，将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库。
通过上述技术方案，可高效地构建一个大规模的基准库，并且可以快速高效的利用众源数据构建高分辨率遥感影像分类基准库。
在本发明的一种具体实施方式中，在步骤3中，成了与原影像块同等大小的掩膜的方法可以包括：
分别读取位于小范围影像块范围内的众源矢量数据的属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜。
矢量数据的筛选主要分为人工筛选与算法筛选，人工筛选包括筛选标注错误地物类，主体不明显地物类；算法筛选包括筛选面积过小地物。其中算法筛选用到的公式为：
Area＜4m2。
根据所采用的遥感影像空间分辨率(为0.25m)，将面积阈值设置为4m2，即去除约小于64个像素建筑目标(包含不同长宽像素量)，以此去除面积过小的建筑。
在该种实施方式中，在步骤3中，所述掩膜通过不同颜色代表不同的地物类别，且地物的位置信息以像素坐标为基准。
在本发明的一种具体实施方式中，在步骤1中，对众源矢量数据进行筛选的方法可以包括：
人工筛选和算法筛选，所述人工筛选筛选标注错误的地物类，算法筛选筛选面积小于预设面积的地物。
在本发明的一种具体实施方式中，在步骤3中，将A裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块为单元之后，遍历每一个小范围影像块，并将地理坐标转换为图像像素坐标。
本发明还提供一种遥感影像分割基准库自动构建系统，该遥感影像分割基准库自动构建系统包括：
对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物的装置；
将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A的装置；
将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜的装置；
将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库的装置。
在本发明的一种具体实施方式中，分别读取位于小范围影像块范围内的众源矢量数据的属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜的装置。
在该种实施方式中，所述掩膜通过不同颜色代表不同的地物类别，且地物的位置信息以像素坐标为基准的装置。
在该种实施方式中，人工筛选的装置和算法筛选的装置，所述人工筛选筛选标注错误的地物类，算法筛选筛选面积小于预设面积的地物。
在本发明的一种具体实施方式中，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元之后，遍历每一个小范围影像块，并将地理坐标转换为图像像素坐标的装置。
以裁剪后的影像块为单元，遍历每幅影像块，将地理坐标转换为图像像素坐标，通过影像坐标作为众源矢量数据是否位于影像块范围内的判别条件。分别读取位于影像块范围内的众源矢量数据属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜。该掩膜以不同颜色代表了不同的地物类别，黑色为背景，地物的位置信息以像素坐标为基准。因此该掩膜详细记录了地物类别与位置信息与轮廓边缘。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (10)

1.一种遥感影像分割基准库自动构建方法，其特征在于，该遥感影像分割基准库自动构建方法包括：
步骤1，对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物；
步骤2，将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A；
步骤3，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜；
步骤4，将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库。
2.根据权利要求1所述的遥感影像分割基准库自动构建方法，其特征在于，在步骤3中，成了与原影像块同等大小的掩膜的方法包括：
分别读取位于小范围影像块范围内的众源矢量数据的属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜。
3.根据权利要求2所述的遥感影像分割基准库自动构建方法，其特征在于，在步骤3中，所述掩膜通过不同颜色代表不同的地物类别，且地物的位置信息以像素坐标为基准。
4.根据权利要求1所述的遥感影像分割基准库自动构建方法，其特征在于，在步骤1中，对众源矢量数据进行筛选的方法包括：
人工筛选和算法筛选，所述人工筛选筛选标注错误的地物类，算法筛选筛选面积小于预设面积的地物。
5.根据权利要求1所述的遥感影像分割基准库自动构建方法，其特征在于，在步骤3中，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元之后，遍历每一个小范围影像块，并将地理坐标转换为图像像素坐标。
6.一种遥感影像分割基准库自动构建系统，其特征在于，该遥感影像分割基准库自动构建系统包括：
对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物的装置；
将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A的装置；
将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜的装置；
将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库的装置。
7.根据权利要求6所述的遥感影像分割基准库自动构建系统，其特征在于，分别读取位于小范围影像块范围内的众源矢量数据的属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜的装置。
8.根据权利要求7所述的遥感影像分割基准库自动构建系统，其特征在于，所述掩膜通过不同颜色代表不同的地物类别，且地物的位置信息以像素坐标为基准的装置。
9.根据权利要求6所述的遥感影像分割基准库自动构建系统，其特征在于，人工筛选的装置和算法筛选的装置，所述人工筛选筛选标注错误的地物类，算法筛选筛选面积小于预设面积的地物。
10.根据权利要求1所述的遥感影像分割基准库自动构建系统，其特征在于，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元之后，遍历每一个小范围影像块，并将地理坐标转换为图像像素坐标的装置。
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