CN109215038A - 一种基于遥感影像的智能信息提取方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种基于遥感影像的智能信息提取方法及系统，首先构建了以Hadoop为核心的遥感大数据GPU计算集群，然后设计了遥感影像的解压缩、高精度云检测、全色多光谱影像自动融合、RPC影像校正、地物目标信息智能提取及地理要素信息矢量化的智能信息提取方法及流程，其中智能信息提取平台采用了Caffe深度学习框架，通过以上流程处理之后可获得遥感影像高精度云掩膜产品、全色多光谱波段融合产品、RPC正射校正产品、地物目标信息智能提取产品及地理要素信息矢量化产品，实现了1A级原始遥感影像自动转化为2级产品的目标，大大缩短了从卫星标准数据产品到信息产品生成所需要的时间。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于遥感影像的智能信息提取方法及系统，属于遥感影像处理与计算机系统架构设计的交叉领域。
背景技术
遥感影像具有高空间、高时间、高光谱分辨率的特点，能够高效地从高空对地物信息进行大范围、高精度监测。随着遥感技术与计算机技术的快速发展，遥感影像的分辨率越来越高，数据量也越来越大，这对于遥感数据处理及基于遥感影像的地物信息提取的时效性提出了更高的要求，基于遥感影像的智能信息提取新方法设计也应运而生。
目前，利用遥感影像对地物信息进行提取的方法和流程设计多是基于单机处理平台以及需要较多人工参与，流程设计中基于遥感影像对地物信息进行提取的方法主要有目视解译、决策树、聚类以及最大似然法等。传统的利用目视解译、聚类等方法对中、低分辨率遥感影像的处理流程已较为成熟，基本可以满足应用需求。但当前高分辨率遥感影像已成为未来的发展趋势，高分辨率遥感影像不仅具有更加丰富的地物特征，而且其数据量也更加庞大，传统方法及处理流程已难以实现对海量遥感影像的快速自动化处理以及高精度的地物信息提取。
所以，当前基于遥感影像的地物信息分类提取多是利用数理统计与人工解译相结合的方法，对于海量遥感影像的处理不仅精度较低、效率不高、工作强度大，而且依赖参与解译分析的人，在很大程度上不具备重复性，尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的综合处理，问题更为突出。另外，在遥感影像校正方面的处理办法多是基于交互式的人工识别选取同名点，不仅效率非常低，而且精度也难于达到实用要求。因此，研究基于遥感影像的智能信息提取方法对于提高遥感信息的识别精度和效率具有十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的是：为了解决海量遥感大数据的地物信息提取精度不高、处理效率较低的问题，本发明提供一种基于遥感影像的智能信息提取方法及系统，不仅可以自动分析处理卫星下传的遥感影像，减少人工操作，提高处理流程的效率，而且可以提高大规模海量遥感数据的地物信息提取精度。
本发明的技术解决方案是：
一种基于遥感影像的智能信息提取方法，步骤如下：
步骤一：遥感影像解压缩，得到全色遥感影像以及多光谱遥感影像；
步骤二：对多光谱遥感影像进行云检测，筛除掉不合要求的影像；
步骤三：对于筛除之后得到的影像，进行全色和多光谱影像自动融合；
步骤四：对融合影像进行RPC影像校正；
步骤五：对校正后的融合影像进行地物目标信息智能提取；
步骤六：对提取结果进行地理要素信息矢量化。
所述步骤(1)遥感影像解压缩具体为：遥感影像解压缩是将1A级遥感影像的tar格式压缩包解压的过程，解压后包括多光谱遥感影像、全色遥感影像以及rpb文件。
所述步骤(2)对遥感多光谱遥感影像进行云检测，具体为：
(2.1)对多光谱遥感影像进行预处理；
(2.2)进行云厚度计算；
(2.3)进行云盖率计算；
(2.4)进行破碎度计算；
(2.5)根据云盖率和破碎度，进行可用度评估，筛除掉不合要求的影像。
对多光谱遥感影像进行预处理具体为：调整多光谱影像的近红外、红光和绿光波段的辐射值，使光谱值的相对大小关系与真实值相符；
进行云厚度计算，得到云层厚度，具体为：
Cb(I)＝V(I)-S(I)
其中，I是图像区域，CT为云厚度，ln为自然对数函数，Cb为利用HSV模型计算得到的该区域综合亮度，Ac为该区域绝对对比度，Ac≠0，V为I区域的明亮度，S为I区域的饱和度，pi为直方图中峰值对应的灰度值，Simax和Simin分别为最大灰度级和最小灰度级，将云厚度大于0.6的云层定义为厚云。
所述进行云盖率计算具体为：计算当前影像中厚云像素占据整幅影像像素的百分比；
进行破碎度计算，具体为：
其中，I是图像区域，CF为云破碎度，PD为云团斑块密度，SV为斑块面积方差，RN为区域归并后的云斑块数量，Sc为云覆盖总面积，S总为图像总面积，Sm为图像单位面积云斑块方差，n表示区域归并前的云斑块数量，在同样的影像中，n不小于RN，Si为第i个云斑块面积，i＝1,2,…n。
根据云盖率和破碎度，进行可用度评估，筛除掉不合要求的影像，具体为：
依次根据已设定的云盖率、破碎度阈值，将输入影像的可用度等级分为0-9，共10个等级；等级越低，可用度越低；筛除掉等级3以下的影像，只针对4-9级影像进行下一步处理；
所述步骤(3)进行全色和多光谱影像自动融合，具体为：
(3.1)影像配准：利用SIFT算子提取特征点，进行全色与多光谱影像配准，生成配准的全色与多光谱影像；
(3.2)全色锐化：利用全色影像的空间细节信息，锐化多光谱影像的空间细节，生成融合影像。
所述步骤(5)对融合影像进行地物目标信息智能提取，具体为：
(1)：准备数据集，通过数据集形成训练数据和测试数据；
(2)：构造高分辨率纯卷积神经网络；
(3)：根据步骤(1)中形成的训练数据训练神经网络，并记录此时的网络参数；
(4)：根据步骤(3)训练好的神经网络对所述测试数据进行地物目标提取。
所述步骤(2)构造高分辨率纯卷积神经网络，具体为：
在Caffe框架下逐层搭建纯卷积神经网络，采用多尺度残差结构，增加条件随机场CRF后处理；
卷积层的计算公式如下：
和代表当前层第j个神经元的输出特征图和偏置，表示当前层输入的第i个特征图，表示当前层第j个神经元对输入第i个特征图进行卷积时的卷积核，函数f为非线性激活函数，为神经网络引入非线性，所述激活函数采用的是ReLU激活函数。
训练神经网络具体为：
(3a)按照均匀分布对神经网络的权重进行初始化；
(3b)将训练数据输入到神经网络中并进行多层卷积操作；
(3c)计算神经网络的输出结果和相对标签的误差；
(3d)利用误差反向传播算法调整网络的权重和偏置，并返回步骤3b，当神经网络的损失函数小于预设阈值时，则认为神经网络已经被调优，记录此时的网络参数。
对所述测试数据进行地物目标提取，具体为：
(4a)载入调优的网络参数；
(4b)将测试数据输入神经网络中，得到子区域的检测结果；
(4c)将步骤4b中得到的检测结果进行拼接，即可获得粗检测结果；
(4d)对粗检测结果进行连通域分析，去除面积小于预设阈值的连通域，获得精检测结果，完成地物目标提取，该精检测结果为二值栅格图。
所述步骤(6)提取结果进行地理要素信息矢量化，具体为：
(6.1)运用边界跟踪算法提取影像边界，依次将边界点记录在数组中；
(6.2)用SUSAN算法得出数组中的角点，并计算出数组中相邻两个角点之间的普通控制点；角点和普通控制点统称控制点；
(6.3)依次取出数组中的控制点，其中角点取值三次，普通控制点取值一次，最后在控制点序列的首尾各附加一个控制点；
(6.4)根据绘制需求对取出的控制点序列进行相应的平移、旋转、伸缩变化，再运用三次B样条曲线对控制点序列进行拟合，得到矢量化图形，从而完成地理要素信息矢量化。
一种基于遥感影像的智能信息提取系统，包括：
解压缩模块：用于遥感影像解压缩，得到全色遥感影像以及多光谱遥感影像；
云检测模块：用于对多光谱遥感影像进行云检测，筛除掉不合要求的影像；
融合模块：用于对于筛除之后得到的影像，进行全色和多光谱影像自动融合；
校正模块：用于对融合影像进行RPC影像校正；
地物信息提取模块：用于对校正后的融合影像进行地物目标信息智能提取；
矢量化模块：用于对提取结果进行地理要素信息矢量化。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)自动处理卫星下传遥感影像，有效减少了人工操作，提升了处理效率；
(2)提高了大规模海量遥感数据的地物信息提取精度。
附图说明
图1为基于遥感影像的智能信息提取处理流程图
图2为卷积神经网络组成结构图
图3为多光谱及全色遥感影像图，其中，3a为多光谱遥感影像，3b为全色遥感影像；
图4为遥感影像高精度云掩膜结果图
图5为全色多光谱波段融合结果图
图6为RPC正射校正结果图
图7为地物目标信息智能提取结果图
图8为地理要素信息矢量化结果图
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明具体实施方式。
为了更好地理解本发明的技术方案，以下结合附图对本发明的实施方式作进一步描述：
本发明提出了一种基于遥感影像的智能信息提取方法，用于卫星下传遥感影像的自动化处理分析。本发明构建了以Hadoop为核心的遥感大数据GPU计算集群，设计了遥感影像的解压缩、高精度云检测、全色多光谱影像自动融合、RPC影像校正、地物目标信息智能提取及地理要素信息矢量化的智能信息提取方法及流程，其中智能信息提取平台采用了Caffe深度学习框架，通过以上流程处理之后可获得遥感影像高精度云掩膜产品、全色多光谱波段融合产品、RPC正射校正产品、地物目标信息智能提取产品及地理要素信息矢量化产品。
如图1所示，本发明提出的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，步骤如下：
步骤一：遥感影像解压缩，得到全色遥感影像以及多光谱遥感影像；
具体为：遥感影像解压缩是将1A级遥感影像的tar格式压缩包解压的过程，解压后包括多光谱遥感影像、全色遥感影像以及rpb文件。
步骤二：对多光谱遥感影像进行云检测，筛除掉不合要求的影像；
具体为：
(2.1)对多光谱遥感影像进行预处理；
调整多光谱影像的近红外、红光和绿光波段的辐射值，使光谱值的相对大小关系与真实值相符；
(2.2)进行云厚度计算；
Cb(I)＝V(I)-S(I)
其中，I是图像区域，CT为云厚度，ln为自然对数函数，Cb为利用HSV模型计算得到的该区域综合亮度，Ac为该区域绝对对比度，Ac≠0，V为I区域的明亮度，S为I区域的饱和度，pi为直方图中峰值对应的灰度值，Simax和Simin分别为最大灰度级和最小灰度级，将云厚度大于0.6的云层定义为厚云。
(2.3)进行云盖率计算；
计算当前影像中厚云像素占据整幅影像像素的百分比；
(2.4)进行破碎度计算；
进行破碎度计算，具体为：
其中，I是图像区域，CF为云破碎度，PD为云团斑块密度，SV为斑块面积方差，RN为区域归并后的云斑块数量，Sc为云覆盖总面积，S总为图像总面积，Sm为图像单位面积云斑块方差，n表示区域归并前的云斑块数量，在同样的影像中，n不小于RN，Si为第i个云斑块面积，i＝1,2,…n。
(2.5)根据云盖率和破碎度，进行可用度评估，筛除掉不合要求的影像。
依次根据已设定的云盖率、破碎度阈值，将输入影像的可用度等级分为0-9，共10个等级；等级越低，可用度越低；筛除掉等级3以下的影像，只针对4-9级影像进行下一步处理；
步骤三：对于筛除之后得到的影像，进行全色和多光谱影像自动融合；
具体为：
(3.1)影像配准：利用SIFT算子提取特征点，进行全色与多光谱影像配准，生成配准的全色与多光谱影像。将全色与多光谱图像划分为多个子块，然后在此基础上采用分层匹配的思路匹配SIFT特征点。
(3.2)全色锐化：利用全色影像的空间细节信息，锐化多光谱影像的空间细节，生成空间细节和色彩高保真的遥感影像全色多光谱波段融合影像产品。
(3.2a)建立多光谱影像光谱值分段线性调整模型，以解决光谱非线性响应引起的色彩失真问题，具体为：
其中，为低分辨率全色影像，N为影像波段总数，k＝1…N，αk为权重，为依据原始多光谱影像Mk＝1,…,N各波段像素值的均值、方值、直方图调整光谱值而生成的新多光谱影像。
(3.2b)建立基于比值变换的高保真全色锐化模型，以消除强反射目标过饱和导致融合图像边缘模糊的问题，具体为：
其中，(i,j)为影像行列号，Fk＝1,…,N为空间细节和色彩高保真的融合图像，Mk＝1,…,N为原始多光谱图像，为低分辨率全色图像，P为原始全色图像。
步骤四：对融合影像进行RPC影像校正；
(4.1)利用RPC校正方法对影像进行校正处理。
(4.2)采用放射变换法优化RPC校正结果。具体为：
y＝e0+e1*sample+e2*line
x＝f0+f1*sample+f2*line
式中，(x，y)是在影像上量测得到的GCP的影像坐标；(sample，line)是利用RPC模型计算得到的GCP的影像坐标；(e0,e1,e2,f0,f1,f2)是两组坐标之间的仿射变换参数。利用少量的地面控制点即可解算出仿射变换的参数，这样就可以利用仿射变换对由RPC模型计算得到的影像坐标解求出更为精确的行列坐标，从而达到优化RPC模型的目的。
步骤五：对校正后的融合影像进行地物目标信息智能提取；
具体为：
(1)：准备数据集，通过数据集形成训练数据和测试数据；
数据为包含地物目标的校正后融合影像。将影像制作成符合训练和测试的数据集。将所述影像分为两部分：一部分是带标签的训练数据，这部分影像将被均匀地切割成500*500的小幅影像，用于神经网络的训练；另一部分是测试数据，用于验证神经网络的性能。
(2)：构造高分辨率纯卷积神经网络；
在Caffe框架下逐层搭建纯卷积神经网络。本发明基于深度残差网络(50层)设计：采用多尺度残差结构，增加条件随机场CRF后处理；
卷积层的计算公式如下：
和代表当前层第j个神经元的输出特征图和偏置，表示当前层输入的第i个特征图，表示当前层第j个神经元对输入第i个特征图进行卷积时的卷积核，函数f为非线性激活函数，为神经网络引入非线性，所述激活函数采用的是ReLU激活函数。
该神经网络具体的组成结构如图2所示。
(3)：根据步骤(1)中形成的训练数据训练神经网络，并记录此时的网络参数；
(3a)按照均匀分布对神经网络的权重进行初始化。权值x在区间(a,b)上的均匀分布的分布函数如下：
(3b)将训练数据输入到神经网络中并进行多层卷积操作，即每卷积层的输出，作为下一卷积层的输入；
(3c)计算神经网络的输出结果和相对标签的误差。本发明使用交叉熵函数作为损失函数来计算其误差。交叉熵函数公式如下：
其中，p(x)为训练样本标签，q(x)为模型的预估标签；
(3d)利用误差反向传播算法调整网络的权重和偏置，并返回步骤3b，当神经网络的损失函数小于预设阈值时，则认为神经网络已经被调优，记录此时的网络参数。
(4)：根据步骤(3)训练好的神经网络对所述测试数据进行地物目标提取。
(4a)载入训练调优的网络参数和神经网络模型；
(4b)将测试数据输入神经网络中，得到子区域的检测结果；
(4c)将步骤4b中得到的检测结果进行拼接，即可获得粗检测结果；
(4d)对粗检测结果进行连通域分析，去除面积小于预设阈值的连通域，获得精检测结果，完成地物目标提取，该精检测结果为二值栅格图。本发明采用的连通域分析方法为两次遍历法，其实现伪代码如下：
步骤六：对提取结果进行地理要素信息矢量化。
具体为：
(6.1)运用边界跟踪算法提取影像边界，依次将边界点记录在数组中；
(6.2)用SUSAN算法得出数组中的角点，并计算出数组中相邻两个角点之间的普通控制点；角点和普通控制点统称控制点；
(6.3)依次取出数组中的控制点，其中角点取值三次，普通控制点取值一次，最后在控制点序列的首尾各附加一个控制点；
(6.4)根据绘制需求对取出的控制点序列进行相应的平移、旋转、伸缩变化，再运用三次B样条曲线对控制点序列进行拟合，得到矢量化图形，从而完成地理要素信息矢量化，生成地理要素信息矢量化产品。
基于上述智能信息提取方法本发明还提出一种基于遥感影像的智能信息提取系统，包括：
解压缩模块：用于遥感影像解压缩，得到全色遥感影像以及多光谱遥感影像；
云检测模块：用于对多光谱遥感影像进行云检测，筛除掉不合要求的影像；
融合模块：用于对于筛除之后得到的影像，进行全色和多光谱影像自动融合；
校正模块：用于对融合影像进行RPC影像校正；
地物信息提取模块：用于对校正后的融合影像进行地物目标信息智能提取；
矢量化模块：用于对提取结果进行地理要素信息矢量化。
实施例：
本发明的实施流程如图1所示。基于遥感影像的智能信息提取方法包括以下步骤：
步骤一：遥感影像解压缩。得到多光谱遥感影像、全色遥感影像及对应的rpb文件。多光谱及全色遥感影像如图3所示，其中，3a为多光谱遥感影像，3b为全色遥感影像。
步骤二：对多光谱遥感影像进行云检测。具体为：
(2.1)调整多光谱影像的近红外、红光和绿光波段的辐射值，使光谱值的相对大小关系与真实值相符；
(2.2)计算云厚度：得到厚云像素位置，进行标记并生成遥感影像高精度云掩膜结果，如图4所示，黑色区域：值0，背景；白色区域：值255，云。
(2.3)计算云盖率：根据第(2.2)步结果，计算得出当前遥感影像的云盖率为0.87；
(2.4)计算破碎度：根据第(2.2)步结果，计算得出当前遥感影像的云破碎度为0.06；
(2.5)可用度评估：根据当然影像的云盖率、破碎度及影像可用度评价标准，评估出当前遥感影像的可用度等级为8，符合影像要求，可进一步处理。
步骤三：对于步骤(2)筛除后的影像，进行全色和多光谱影像自动融合。具体为：
(3.1)全色与多光谱影像配准：将全色与多光谱图像划分为多个子块，然后在此基础上采用分层匹配的思路匹配SIFT特征点。
(3.2)全色锐化：对(3.1)结果进行全色锐化，具体为：
(3.2a)利用多光谱图像光谱值分段线性调整模型自适应加权合成低分辨率全色影像。
(3.2b)利用基于比值变换的高保真全色锐化模型，对合成的低分辨率全色影像、原始多光谱影像、原始全色影像进行全色锐化，最终生成空间细节和色彩高保真的遥感影像全色多光谱波段融合结果，如图5所示。
步骤四：对步骤(3)得到的融合影像进行RPC影像校正。具体为：
(4.1)RPC校正：利用RPC校正方法对影像进行校正处理。
(4.2)优化校正结果：采用放射变换法优化RPC校正结果，最终生成RPC正射校正结果，如图6所示。
步骤五：对步骤(4)得到的校正后融合影像进行地物目标信息智能提取。具体为：
(5.1)准备数据集，通过数据集形成训练数据和测试数据：
本发明所使用的遥感影像数据覆盖18万平方公里，分布于京津冀、山东、浙江、湖北、江西等省份。制作数据集时，首先将遥感影像随机地分为两部分，其中一部分是已经预先人工标注好的影像,标注结果为两类，分别代表目标地物和非目标地物。这些影像将被均匀地切割成500*500的小幅图像，用于神经网络的训练。剩余的一部分数据则主要包含未标注的遥感影像，用于验证神经网络的性能。
(5.2)构造高分辨率纯卷积神经网络：在Caffe框架下逐层搭建纯卷积神经网络，该神经网络具体的组成结构如图2所示：
(5.3)根据步骤(5.1)中形成的训练数据训练神经网络，并记录此时的网络参数；具体为：
(5.3a)按照均匀分布对神经网络的权重进行初始化；
(5.3b)将训练数据输入的神经网络中并进行多层卷积操作；
(5.3c)使用交叉熵作为损失函数，计算神经网络的输出结果和相对标签的误差；
(5.3d)利用误差反向传播算法调整网络的权重和偏置，并返回第(5.3b)步。当神经网络迭代更新至预设次数，即200000次时，记录此时的网络参数。
(5.4)根据步骤(5.3)训练好的神经网络对所述测试数据进行地物目标提取，具体为：
(5.4a)载入(5.3)中调优的网络参数；
(5.4b)将测试数据(如5000*5000像素)切割为500*500的小图像输入神经网络中，得到子区域的检测结果；
(5.4c)将(5.4b)中得到的检测结果进行拼接，即可获得粗检测结果。
(5.4d)对(5.4c)的粗检测结果使用两次遍历法进行连通域分析，设定阈值为10个像素去除面积较小的连通域，获得更精确的结果。生成的地物目标信息智能提取结果如图7所示，黑色区域：值0，背景；白色区域：值255，目标地物。
步骤六：对提取结果进行地理要素信息矢量化，具体为：
(6.1)运用边界跟踪算法提取影像边界，依次将边界点记录在数组中；
(6.2)用SUSAN算法得出数组中的角点，并计算出数组中相邻两个角点之间的普通控制点；角点和普通控制点统称控制点；
(6.3)依次取出数组中的控制点，其中角点取值三次，普通控制点取值一次，最后在控制点序列的首尾各附加一个控制点；
(6.4)根据绘制需求对取出的控制点序列进行相应的平移、旋转、伸缩变化，再运用三次B样条曲线对控制点序列进行拟合，得到矢量化图形，从而完成地理要素信息矢量化，生成的地理要素信息矢量化结果如图8所示，图中显示为目标地物矢量斑块。
本发明能够自动处理卫星下传遥感影像，有效减少了人工操作，提升了处理效率；也提高了大规模海量遥感数据的地物信息提取精度。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。
Claims (13)
1.一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于步骤如下：
步骤一：遥感影像解压缩，得到全色遥感影像以及多光谱遥感影像；
步骤二：对多光谱遥感影像进行云检测，筛除掉不合要求的影像；
步骤三：对于筛除之后得到的影像，进行全色和多光谱影像自动融合；
步骤四：对融合影像进行RPC影像校正；
步骤五：对校正后的融合影像进行地物目标信息智能提取；
步骤六：对提取结果进行地理要素信息矢量化。
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：所述步骤(1)遥感影像解压缩具体为：遥感影像解压缩是将1A级遥感影像的tar格式压缩包解压的过程，解压后包括多光谱遥感影像、全色遥感影像以及rpb文件。
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：所述步骤(2)对遥感多光谱遥感影像进行云检测，具体为：
(2.1)对多光谱遥感影像进行预处理；
(2.2)进行云厚度计算；
(2.3)进行云盖率计算；
(2.4)进行破碎度计算；
(2.5)根据云盖率和破碎度，进行可用度评估，筛除掉不合要求的影像。
4.根据权利要求3所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：
对多光谱遥感影像进行预处理具体为：调整多光谱影像的近红外、红光和绿光波段的辐射值，使光谱值的相对大小关系与真实值相符；
进行云厚度计算，得到云层厚度，具体为：
Cb(I)＝V(I)-S(I)
其中，I是图像区域，CT为云厚度，ln为自然对数函数，Cb为利用HSV模型计算得到的该区域综合亮度，Ac为该区域绝对对比度，Ac≠0，V为I区域的明亮度，S为I区域的饱和度，pi为直方图中峰值对应的灰度值，Simax和Simin分别为最大灰度级和最小灰度级，将云厚度大于0.6的云层定义为厚云。
5.根据权利要求3所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：所述进行云盖率计算具体为：计算当前影像中厚云像素占据整幅影像像素的百分比；
进行破碎度计算，具体为：
其中，I是图像区域，CF为云破碎度，PD为云团斑块密度，SV为斑块面积方差，RN为区域归并后的云斑块数量，Sc为云覆盖总面积，S总为图像总面积，Sm为图像单位面积云斑块方差，n表示区域归并前的云斑块数量，在同样的影像中，n不小于RN，Si为第i个云斑块面积，i＝1,2,…n。
6.根据权利要求3所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：根据云盖率和破碎度，进行可用度评估，筛除掉不合要求的影像，具体为：
依次根据已设定的云盖率、破碎度阈值，将输入影像的可用度等级分为0-9，共10个等级；等级越低，可用度越低；筛除掉等级3以下的影像，只针对4-9级影像进行下一步处理；
7.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：所述步骤(3)进行全色和多光谱影像自动融合，具体为：
(3.1)影像配准：利用SIFT算子提取特征点，进行全色与多光谱影像配准，生成配准的全色与多光谱影像；
(3.2)全色锐化：利用全色影像的空间细节信息，锐化多光谱影像的空间细节，生成融合影像。
8.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：所述步骤(5)对融合影像进行地物目标信息智能提取，具体为：
(1)：准备数据集，通过数据集形成训练数据和测试数据；
(2)：构造高分辨率纯卷积神经网络；
(3)：根据步骤(1)中形成的训练数据训练神经网络，并记录此时的网络参数；
(4)：根据步骤(3)训练好的神经网络对所述测试数据进行地物目标提取。
9.根据权利要求8所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：所述步骤(2)构造高分辨率纯卷积神经网络，具体为：
在Caffe框架下逐层搭建纯卷积神经网络，采用多尺度残差结构，增加条件随机场CRF后处理；
卷积层的计算公式如下：
和代表当前层第j个神经元的输出特征图和偏置，表示当前层输入的第i个特征图，表示当前层第j个神经元对输入第i个特征图进行卷积时的卷积核，函数f为非线性激活函数，为神经网络引入非线性，所述激活函数采用的是ReLU激活函数。
10.根据权利要求8所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：训练神经网络具体为：
(3a)按照均匀分布对神经网络的权重进行初始化；
(3b)将训练数据输入到神经网络中并进行多层卷积操作；
(3c)计算神经网络的输出结果和相对标签的误差；
(3d)利用误差反向传播算法调整网络的权重和偏置，并返回步骤3b，当神经网络的损失函数小于预设阈值时，则认为神经网络已经被调优，记录此时的网络参数。
11.根据权利要求8所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：对所述测试数据进行地物目标提取，具体为：
(4a)载入调优的网络参数；
(4b)将测试数据输入神经网络中，得到子区域的检测结果；
(4c)将步骤4b中得到的检测结果进行拼接，即可获得粗检测结果；
(4d)对粗检测结果进行连通域分析，去除面积小于预设阈值的连通域，获得精检测结果，完成地物目标提取，该精检测结果为二值栅格图。
12.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的智能信息提取方法，其特征在于：所述步骤(6)提取结果进行地理要素信息矢量化，具体为：
(6.1)运用边界跟踪算法提取影像边界，依次将边界点记录在数组中；
(6.2)用SUSAN算法得出数组中的角点，并计算出数组中相邻两个角点之间的普通控制点；角点和普通控制点统称控制点；
(6.3)依次取出数组中的控制点，其中角点取值三次，普通控制点取值一次，最后在控制点序列的首尾各附加一个控制点；
(6.4)根据绘制需求对取出的控制点序列进行相应的平移、旋转、伸缩变化，再运用三次B样条曲线对控制点序列进行拟合，得到矢量化图形，从而完成地理要素信息矢量化。
13.一种基于遥感影像的智能信息提取系统，其特征在于包括：
解压缩模块：用于遥感影像解压缩，得到全色遥感影像以及多光谱遥感影像；
云检测模块：用于对多光谱遥感影像进行云检测，筛除掉不合要求的影像；
融合模块：用于对于筛除之后得到的影像，进行全色和多光谱影像自动融合；
校正模块：用于对融合影像进行RPC影像校正；
地物信息提取模块：用于对校正后的融合影像进行地物目标信息智能提取；
矢量化模块：用于对提取结果进行地理要素信息矢量化。
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