CN109308451A - 一种高分数据信息提取系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种高分数据信息提取系统及方法，包括：数据预处理模块，用于对遥感影像进行辐射校正、几何校正、地图基本操作和矢量栅格互操作预处理；信息提取功能模块，用于对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测；地图制图模块，用于根据地理数据定制输出地图与制图元素。本发明以海洋测绘规范为标准，以图像处理和人工智能技术为基础，重点研究海岸带地物分类和海岸线分类、浅海水深探测、道路居民地等重要人工目标探测的信息提取方法，利用集成开发的形式实现遥感图像处理、信息提取、专题图制作等功能。

Description

一种高分数据信息提取系统及方法
技术领域
本发明属于海洋测绘技术领域，特别是涉及一种高分数据信息提取系统及方法。
背景技术
海岸带地物要素种类繁多，采用传统海岸地形测量方式获取海岸带地物信息效率低下，现势性难以保证，无法满足海洋信息化建设需求。对于那些船只无法到达的海域，无法实施现场测量，严重影响了海图表示海洋要素的精度和现势性，急需有效的解决方法。对于一些测量船无法到达的海区，利用卫星的全球监控遥感能力，对这些海区进行海洋测绘是一个行之有效的方法。高分卫星遥感技术不受地域限制，可以获取面状水下地形等信息，快速、高效、复测频率高，可以实时掌握测区宏观信息，可进行重要目标的变化监测。采用高分辨率卫星遥感数据进行浅海水深反演，可以获得岛礁分布轮廓图、概略等深线信息、潜在航道以及水下碍航物信息等，同时与海图数据结合，可实现对水深标定和海图修测。而高分数据的处理，尤其是特征提取与要素识别是完成海岸带地理信息提取不可缺少的技术，决定了遥感海洋测绘应用的精确程度。
综上所述，有必要深入研究基于高分辨率卫星遥感数据的海岸带要素分类识别及近岸浅水深提取技术。
发明内容
本发明目的是为了解决现有的技术问题，提出了一种高分数据信息提取系统及方法。
本发明的目的通过以下技术方案实现：一种高分数据信息提取系统，所述系统包括：
数据预处理模块，用于对遥感影像进行辐射校正、几何校正、地图基本操作和矢量栅格互操作预处理；
信息提取功能模块，用于对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测；
地图制图模块，用于根据地理数据定制输出地图与制图元素。
进一步地，所述信息提取功能模块包括海岸分类单元、水深探测单元和目标探测单元；
所述海岸分类单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类；
所述水深探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测；
所述目标探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测。
进一步地，所述海岸分类单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类的方法包括：
根据海岸带地物分类类型及相应的分类方法，通过对高分辨率卫星遥感影像进行分割与特征提取处理，完成海岸带高分卫星影像海岸线地物探测及分类；先分类海岸带，根据海岸带的类别，提取海岸线。
进一步地，所述水深探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测的方法包括：
基于BP神经网络分类模型和半理论半经验模型，建立遥感影像多光谱波段值与水深数值的反演模型；通过对高分辨率卫星遥感影像进行辐射定标和水陆分离处理，并结合当地实测数据实现海岸带高分卫星影像沿岸浅水深探测。
进一步地，所述目标探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测的方法包括：
采用ENVI面向对象特征提取方法，利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理及光谱信息对遥感图像进行分割与分类，提取道路居民地两类地物的人工目标；基于道路及居民地的光谱特性和空间特性，采用基于规则的面向对象特征提取方法，进行道路及居民地两类人工目标的提取。
本发明还提出一种高分数据信息提取方法，所述方法包括：
对遥感影像进行辐射校正、几何校正、地图基本操作和矢量栅格互操作预处理；
对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测；
根据地理数据定制输出地图与制图元素。
进一步地，所述对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测具体为：
对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类；
对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测；
对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测。
进一步地，所述对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类的方法包括：
根据海岸带地物分类类型及相应的分类方法，通过对高分辨率卫星遥感影像进行分割与特征提取处理，完成海岸带高分卫星影像海岸线地物探测及分类；先分类海岸带，根据海岸带的类别，提取海岸线。
进一步地，所述对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测的方法包括：
基于BP神经网络分类模型和半理论半经验模型，建立遥感影像多光谱波段值与水深数值的反演模型；通过对高分辨率卫星遥感影像进行辐射定标和水陆分离处理，并结合当地实测数据实现海岸带高分卫星影像沿岸浅水深探测。
进一步地，所述对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测的方法包括：
采用ENVI面向对象特征提取方法，利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理及光谱信息对遥感图像进行分割与分类，提取道路居民地两类地物的人工目标；基于道路及居民地的光谱特性和空间特性，采用基于规则的面向对象特征提取方法，进行道路及居民地两类人工目标的提取。
本发明以海洋测绘规范为标准，以图像处理和人工智能技术为基础，重点研究海岸带地物分类和海岸线分类、浅海水深探测、道路居民地等重要人工目标探测的信息提取方法，利用集成开发的形式实现遥感图像处理、信息提取、专题图制作等功能。
附图说明
图1是本发明高分数据信息提取系统架构图；
图2是沿岸浅水深探测技术路线图；其中，B1、B2、B3、B4为多光谱数据的四个波段值：B1为蓝波段；B2为绿波段；B3为红波段；B4为近红外波段；N代表隐层神经元个数；
图3是沿岸浅水深探测成果图样例图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
结合图1，本发明提出一种高分数据信息提取系统，所述系统包括：
数据预处理模块，用于对遥感影像进行辐射校正、几何校正、地图基本操作和矢量栅格互操作预处理；具体为：
辐射校正：主要包括辐射定标、快速大气校正、大气校正等功能；
几何校正：主要包括几何校正和匹配；
地图基本操作：主要包括波段叠加，掩膜提取、投影转换、影像镶嵌、ROI兴趣区裁剪等功能；
矢量栅格互操作处理：主要包括重采样、矢量转栅格、栅格转矢量等功能。
信息提取功能模块，用于对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测；
地图制图模块，用于根据矢量栅格数据和用户操作输出地图展示，以及根据地理数据定制输出地图与制图元素。所述根据矢量栅格数据和用户操作输出地图展示包括：基础地图交互：地图的拖动、放大缩小等操作；以及数据样式调整：编辑矢量数据显示样式。所述根据地理数据定制输出地图与制图元素包括：添加制图要素：添加指北针、自选彩虹条图例、添加比例尺、边框、阴影、网格、背景、文本标注等功能；以及制图输出模块功能：地图导出、清空等功能。
在进行数据预处理之前还包括数据获取模块，用于获取高分数据，即遥感影像。
所述信息提取功能模块包括海岸分类单元、水深探测单元和目标探测单元；
所述海岸分类单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类；
所述水深探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测；
所述目标探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测。
所述海岸分类单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类的方法包括：
根据海岸带地物分类类型及相应的分类方法，通过对高分辨率卫星遥感影像进行分割与特征提取处理，完成海岸带高分卫星影像海岸线地物探测及分类；先分类海岸带，根据海岸带的类别，提取海岸线。海岸带分类通过非监督分类、监督分类以及影像分割特征提取3条技术路线实现，集成精度较高的三种监督分类算法。
具体包括以下几个步骤：
(1)海岸带类别分类(不同颜色图例表示沙质、淤泥、山地等常见不同类别海岸带)：
a)IsoData方法、K-Means方法对海岸线数据，非监督分类提取岸线；
b)普通监督分类方法海岸线分类；
c)svm支持向量机海岸线分类；
d)神经网络分类。
(2)海岸线类别分类(不同颜色图例表示沙质、淤泥、山地等常见不同类别海岸线)：
a)Canny算子-海岸线提取；
b)归一化差异水体指数(NDWI)模型；
c)波段差值模型；
d)调用栅格转矢量模块，提取分类好的海岸线到矢量shp；
e)选择分别提取水体、岸线部分。
(3)精度验证(结合实测值的混淆矩阵验证)。该验证方式属于公知常识，这里不再赘述。
结合图2-图3，所述水深探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测的方法包括：
基于BP神经网络分类模型和半理论半经验模型，建立遥感影像多光谱波段值与水深数值的反演模型；通过对高分辨率卫星遥感影像进行辐射定标和水陆分离处理，并结合当地实测数据实现海岸带高分卫星影像沿岸浅水深探测。
具体包括以下几个步骤：
(1)设置用于神经网络训练的参数和训练方式；
(2)设置输入训练的高分影像数据和水深点数据；
(3)输出训练好的神经网络模型(.param文件)；
(4)在水深反演功能中，再输入待反演高分影像数据和训练好的神经网络；
(5)输出水深值数据。
所述目标探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测的方法包括：
采用ENVI面向对象特征提取方法，利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理及光谱信息对遥感图像进行分割与分类，提取道路居民地两类地物的人工目标；基于道路及居民地的光谱特性和空间特性，采用基于规则的面向对象特征提取方法，进行道路及居民地两类人工目标的提取。
本发明还提出一种高分数据信息提取方法，所述方法包括：
对遥感影像进行辐射校正、几何校正、地图基本操作和矢量栅格互操作预处理；具体为：
辐射校正：主要包括辐射定标、快速大气校正、大气校正等功能；
几何校正：主要包括几何校正和匹配；
地图基本操作：主要包括波段叠加，掩膜提取、投影转换、影像镶嵌、ROI兴趣区裁剪等功能；
矢量栅格互操作处理：主要包括重采样、矢量转栅格、栅格转矢量等功能。
对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测；
根据矢量栅格数据和用户操作输出地图展示，以及根据地理数据定制输出地图与制图元素。所述根据矢量栅格数据和用户操作输出地图展示包括：基础地图交互：地图的拖动、放大缩小等操作；以及数据样式调整：编辑矢量数据显示样式。所述根据地理数据定制输出地图与制图元素包括：添加制图要素：添加指北针、自选彩虹条图例、添加比例尺、边框、阴影、网格、背景、文本标注等功能；以及制图输出模块功能：地图导出、清空等功能。
在进行数据预处理之前还包括数据获取步骤，用于获取高分数据，即遥感影像。
所述对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测具体为：
对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类；
对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测；
对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测。
所述对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类的方法包括：
根据海岸带地物分类类型及相应的分类方法，通过对高分辨率卫星遥感影像进行分割与特征提取处理，完成海岸带高分卫星影像海岸线地物探测及分类；先分类海岸带，根据海岸带的类别，提取海岸线。海岸带分类通过非监督分类、监督分类以及影像分割特征提取3条技术路线实现，集成精度较高的三种监督分类算法。
具体包括以下几个步骤：
(1)海岸带类别分类(不同颜色图例表示沙质、淤泥、山地等常见不同类别海岸带)：
a)IsoData方法、K-Means方法对海岸线数据，非监督分类提取岸线；
b)普通监督分类方法海岸线分类；
c)svm支持向量机海岸线分类；
d)神经网络分类。
(2)海岸线类别分类(不同颜色图例表示沙质、淤泥、山地等常见不同类别海岸线)：
a)Canny算子-海岸线提取；
b)归一化差异水体指数(NDWI)模型；
c)波段差值模型；
d)调用栅格转矢量模块，提取分类好的海岸线到矢量shp；
e)选择分别提取水体、岸线部分。
(3)精度验证(结合实测值的混淆矩阵验证)。该验证方式属于公知常识，这里不再赘述。
所述对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测的方法包括：
基于BP神经网络分类模型和半理论半经验模型，建立遥感影像多光谱波段值与水深数值的反演模型；通过对高分辨率卫星遥感影像进行辐射定标和水陆分离处理，并结合当地实测数据实现海岸带高分卫星影像沿岸浅水深探测。
具体包括以下几个步骤：
(1)设置用于神经网络训练的参数和训练方式；
(2)设置输入训练的高分影像数据和水深点数据；
(3)输出训练好的神经网络模型(.param文件)；
(4)在水深反演功能中，再输入待反演高分影像数据和训练好的神经网络；
(5)输出水深值数据。
所述对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测的方法包括：
采用ENVI面向对象特征提取方法，利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理及光谱信息对遥感图像进行分割与分类，提取道路居民地两类地物的人工目标；基于道路及居民地的光谱特性和空间特性，采用基于规则的面向对象特征提取方法，进行道路及居民地两类人工目标的提取。
以上对本发明所提供的一种高分数据信息提取系统及方法，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种高分数据信息提取系统，其特征在于，所述系统包括：
数据预处理模块，用于对遥感影像进行辐射校正、几何校正、地图基本操作和矢量栅格互操作预处理；
信息提取功能模块，用于对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测；
地图制图模块，用于根据地理数据定制输出地图与制图元素。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信息提取功能模块包括海岸分类单元、水深探测单元和目标探测单元；
所述海岸分类单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类；
所述水深探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测；
所述目标探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述海岸分类单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类的方法包括：
根据海岸带地物分类类型及相应的分类方法，通过对高分辨率卫星遥感影像进行分割与特征提取处理，完成海岸带高分卫星影像海岸线地物探测及分类；先分类海岸带，根据海岸带的类别，提取海岸线。
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述水深探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测的方法包括：
基于BP神经网络分类模型和半理论半经验模型，建立遥感影像多光谱波段值与水深数值的反演模型；通过对高分辨率卫星遥感影像进行辐射定标和水陆分离处理，并结合当地实测数据实现海岸带高分卫星影像沿岸浅水深探测。
5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述目标探测单元，用于对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测的方法包括：
采用ENVI面向对象特征提取方法，利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理及光谱信息对遥感图像进行分割与分类，提取道路居民地两类地物的人工目标；基于道路及居民地的光谱特性和空间特性，采用基于规则的面向对象特征提取方法，进行道路及居民地两类人工目标的提取。
6.一种高分数据信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：
对遥感影像进行辐射校正、几何校正、地图基本操作和矢量栅格互操作预处理；
对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测；
根据地理数据定制输出地图与制图元素。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的遥感影像进行海岸分类、水深探测和目标探测具体为：
对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类；
对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测；
对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的遥感影像进行海岸带地物及海岸线分类的方法包括：
根据海岸带地物分类类型及相应的分类方法，通过对高分辨率卫星遥感影像进行分割与特征提取处理，完成海岸带高分卫星影像海岸线地物探测及分类；先分类海岸带，根据海岸带的类别，提取海岸线。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的遥感影像进行沿岸浅水深探测的方法包括：
基于BP神经网络分类模型和半理论半经验模型，建立遥感影像多光谱波段值与水深数值的反演模型；通过对高分辨率卫星遥感影像进行辐射定标和水陆分离处理，并结合当地实测数据实现海岸带高分卫星影像沿岸浅水深探测。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的遥感影像进行海岸带道路居民人工目标探测的方法包括：
采用ENVI面向对象特征提取方法，利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理及光谱信息对遥感图像进行分割与分类，提取道路居民地两类地物的人工目标；基于道路及居民地的光谱特性和空间特性，采用基于规则的面向对象特征提取方法，进行道路及居民地两类人工目标的提取。
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