CN111797680A - 一种遥感纹理信息确定方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种遥感纹理信息确定方法、装置、终端及存储介质，所述遥感纹理信息确定方法包含：获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；基于所述数字地形模型获得坡度图像，其中，所述坡度图像的各个像元对应有坡度值；基于所述坡度图像中各个像元对应的坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；基于所述灰度图像获得纹理特征信息。本发明提取的纹理特征/信息更加准确、精细，使得基于该纹理特征/信息作出的分类的精度得到提升。

Description

一种遥感纹理信息确定方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本发明涉及遥感信息处理技术领域，具体而言，涉及一种遥感纹理信息确定方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

露天矿区地物具有高度落差大、复杂多样且地表形态变化剧烈等特征，在露天矿区地物遥感分类中，地形特征能发挥重要作用。然而，传统的纹理信息确定方式并未充分利用地形特征，使得传统的遥感纹理信息分类表征模型无法精准地刻画矿区这些地表采矿系统要素特征，制约了遥感分类精度的提升。

发明内容

本发明解决的问题是现有的纹理信息确定方式并未充分利用地形特征，制约了遥感分类精度的提升。

为解决上述问题，本发明提供一种遥感纹理信息确定方法，包括：

获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；基于所述数字地形模型获得坡度图像，其中，所述坡度图像的各个像元对应有坡度值；基于所述坡度图像中各个像元对应的坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；基于所述灰度图像获得纹理特征信息。

通过具有实际地理意义的像元的坡度值，确定像元的灰度值，使得各个像元的灰度值本身以及形成的灰度图像具有实际的地理意义和物理意义，基于此提取的纹理特征/信息更加准确、精细，进而提升基于该纹理特征/信息作出的分类的精度。

可选地，所述基于所述坡度图像中各个像元对应的坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像包括：

获取预设坡度等级与灰度值的第一对应关系，其中，所述预设坡度等级具有对应的坡度区间范围，所述预设坡度等级的数量与待生成的灰度图像的灰度级相等；基于所述坡度图像中各个像元的坡度值落入的坡度区间范围，确定各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级；基于各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级，以及所述第一对应关系，确定各个所述像元的灰度值。

可选地，所述基于所述灰度图像获得纹理特征信息包括：

基于所述数字地形模型获得坡向图像，其中，所述坡向图像的各个像元对应有坡向值；基于所述坡向图像中各个像元的坡向值，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向；基于所述灰度图像，获得所述灰度图像中各个像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵；基于所述灰度共生矩阵获得纹理特征信息。

可选地，所述基于所述坡向图像中各个像元的坡向值，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向包括：

获取预设的坡向区间范围与纹理方向的第二对应关系；基于所述坡向图像中各个像元的坡向值落入的坡向区间范围，以及所述第二对应关系，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向。

可选地，所述第二对应关系包括以下至少一项：

当坡向区间范围为[0°,22.5°]∪(157.5°,202.5°]∪(337.5°,360°]时，对应的纹理方向为90°；

当坡向区间范围为(22.5°,67.5°]∪(202.5°,247.5°]时，对应的纹理方向为45°；

当坡向区间范围为(67.5°,112.5°]∪(247.5°,292.5°]时，对应的纹理方向为0°；

当坡向区间范围为(112.5°,157.5°]∪(292.5°,337.5°]时，对应的纹理方向为135°。

可选地，所述基于所述灰度图像，获得所述灰度图像中各个像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵包括：

使用大小为M×M的滑动窗口在所述灰度图像上滑动，滑动步长为一个像素距离，所述滑动窗口截取出大小为M×M的子图像块，使用所述滑动窗口遍历所述灰度图像，依次截取出以各个所述像元为中心像元的子图像块，其中，M为大于或等于3的奇数；获取每个子图像块的中心像元的纹理方向，计算每个子图像块在其中心像元的纹理方向上的灰度共生矩阵，其中，以各个所述像元为中心像元的子图像块的灰度共生矩阵即各个所述像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵。

可选地，所述纹理特征信息包括对比度、相关性、角二阶矩、同质性和熵中的一个或多个。

本发明还提出一种遥感纹理信息确定装置，包括：

数字地形生成单元，其用于获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；

坡度图像生成单元，其用于基于所述数字地形模型获得坡度图像，其中，所述坡度图像的各个像元对应有坡度值；

灰度图像生成单元，其用于基于所述坡度图像中各个像元对应的坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；

计算单元，其用于基于所述灰度图像获得纹理特征信息。

本发明还提出一种遥感纹理信息确定终端，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上所述的遥感纹理信息确定方法。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的遥感纹理信息确定方法。

附图说明

图1为本发明遥感纹理信息确定方法一实施例示意图；

图2为本发明遥感纹理信息确定方法中步骤S30细化后的一实施例示意图；

图3为本发明遥感纹理信息确定方法中基于坡度值确定灰度值的示意图；

图4为本发明遥感纹理信息确定方法中步骤S40细化后的一实施例示意图；

图5为本发明遥感纹理信息确定方法中基于坡向值确定纹理方向的一实施例示意图；

图6为本发明遥感纹理信息确定方法中步骤S42细化后的一实施例示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

本发明提出一种遥感纹理信息确定方法。

图1为本发明遥感纹理信息确定方法一实施例示意图。如图1，所述遥感纹理信息确定方法包括：

步骤S10，获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；

此处的立体遥感图像对，指同一区域不同角度的立体图像对，可选为同一区域高空间分辨率立体测绘卫星遥感影像，例如，国产“资源三号”前后视立体像对影像，其空间分辨率为3.5m。

基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)，具体包括：链接点的提取、控制点的输入、核线影像的生成、以及DTM的生成。随后，对DTM数据进行内插处理，填充DTM图像中的少量坏数据，比如空洞。可使用工具ENVI Classic 5.3实现前述生成数字地形模型的相关步骤。因生成数字地形模型的相关步骤为现有技术，此处不赘述。

步骤S20，基于所述数字地形模型获得坡度图像，其中，所述坡度图像的各个像元对应有坡度值；

像元，亦称像素点或像元点，即影像单元，是组成数字化影像的最小单元。基于数字地形模型，计算数字地形模型中各个点的坡度值，得到坡度图像，坡度图像中每个像元的坡度值是确定的。可选地，可使用Arcgis10.0软件自带的坡度计算模型，在数字地形模型的基础上，生成坡度图像。

步骤S30，基于所述坡度图像中各个像元对应的坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；

坡度值是具有实际地理意义的参数值，基于坡度值确定像元的灰度值，可使得最后生成的灰度图像具有表征地形地貌特征的作用，基于该灰度图像获得的纹理特征/纹理信息也更加准确，其信息量也更大，基于这样的纹理信息进行的地物分类也更为精准。

可选地，预设坡度值与灰度值间的对应关系，例如，预设一定的坡度值范围对应一个灰度值，例如，坡度值范围[10°,15°]对应的灰度值为1，坡度值范围(15°,30°]对应的灰度值为2。

可选地，如图2，步骤S30包括：

步骤S31，获取预设坡度等级与灰度值的第一对应关系，其中，所述预设坡度等级具有对应的坡度区间范围，所述预设坡度等级的数量与待生成的灰度图像的灰度级相等；

预设坡度等级的数量与待生成的灰度图像的灰度级相等，每个预设坡度等级对应一个灰度值，例如，如图3，预设坡度等级的数量为n，则灰度图像中各个像元的灰度值设为0至n-1，其中，n为整数。其中，n可选为6-10。

步骤S32，基于所述坡度图像中各个像元的坡度值落入的坡度区间范围，确定各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级；

步骤S33，基于各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级，以及所述第一对应关系，确定各个所述像元的灰度值。

每个预设坡度等级具有对应的坡度区间范围，即多个坡度值对应一个坡度区间范围，而一个坡度区间范围对应一个灰度值，因而，在坡度图像中，多个具有不同坡度值的像元可能具有相同的灰度值。例如，一预设坡度等级对应的坡度等级为0°至5°，其对应的灰度值为0，坡度图像中，像元a的坡度值为2°，像元b的坡度值为3°，像元c的坡度值为4°，则像元a、像元b以及像元c的灰度值均为0。因为在坡度值差异较小时，其反应的地貌差异较小，从宏观上看其纹理特征可能是相同的，无需进行区分。通过这种方式，可将连续的坡度值离散化，生成离散的灰度值，可以去除图像噪音，加强纹理特征，加强对比度。

将各个像元坡度值对应的预设坡度等级及对应的灰度值作为该各个像元的灰度值，使得各个像元的灰度值也附加上实际的地理意义，使得最后生成的灰度图像具有表征实际地形地貌的作用，丰富灰度图像所具有的信息量，也有利于后续纹理特征/信息的提取。

在确定各个像元的灰度值后，即可基于各个像元的灰度值，以及坡度图像的高宽，生成与坡度图像高宽相等的灰度图像，其中，灰度图像的每个像元对应有灰度值。

步骤S40，基于所述灰度图像获得纹理特征信息。

可采用灰度共生矩阵法提取纹理信息，并基于灰度共生矩阵计算出对比度、相关性、角二阶矩、同质性和熵这五个统计量中的一个或多个用来表征图像的纹理特征。

灰度共生矩阵法是对图像的所有像素进行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。灰度共生矩阵p(i,j|d,θ)可定义为沿一定方向(θ)且距离为d的两个像素点灰度值分别为i和j的次数。对于具有G个灰度级的图像，灰度级共生矩阵P是一个G×G的矩阵，矩阵行列表示各个灰度值，矩阵元素反映两种灰度在相距一定距离的位置上同时出现的次数，灰度共生矩阵p(i,j|d,θ)数学表达式为：

p(i,j|d,θ)＝#{(x1,y1),(x2,y2)∈M×M|f(x1,y1)＝i,f(x2,y2)＝j}，

其中，#(x)表示集合x中的元素个数；θ∈{0°，45°,90°,135°}。M×M为纹理计算的滑动窗口大小；i,j＝0,1,2,…G-1；(x1,y1)与(x2,y2)为滑窗所获取的子图像块中像素位置信息，f(x1,y1)为滑窗所获取的子图像块中位置为(x1,y1)的像素的灰度值，f(x2,y2)为滑窗所获取的子图像块中位置为(x2,y2)的像素的灰度值，二者间距离为d，若d＝1则表示(x1,y1)与(x2,y2)对应像素为相邻像素，(x1,y1)与(x2,y2)与坐标横轴的夹角为θ。

在计算出各个像元为中心的子图像块灰度共生矩阵后，进行归一化处理，即得到概率矩阵。基于概率矩阵计算对比度、相关性、角二阶矩、同质性和熵，利用这五个统计量作为纹理特征来表示像素间的空间关系。p_δ(i,j)表示概率矩阵，前文所述五个统计量的含义和计算方式如下：

1、对比度：用于表征图像的清晰度，即纹理清晰程度，图像中纹理的沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰。对比度f1的计算方式如下：

2、相关性：用于描述图像的灰度共生矩阵在行方向和列方向的相似程度，当矩阵元素值均匀相等时，相关值就大；相反，如果矩阵像元值相差很大则相关值小。相关性f2的计算方式如下：

3、角二阶矩：用于度量图像灰度分布均匀性，从图像整体来观察，若纹理较粗，则角二阶矩越大，反之则角二阶矩越小。角二阶矩也称能量，粗纹理可以理解为纹理含有较多的能量，细纹理即它含有较少的能量。角二阶矩f3的计算方式如下：

4、同质性：用来度量图像纹理局部变化的多少，其值大则说明图像纹理的不同区域间缺少变化，局部非常均匀。同质性f4的计算方式如下：

5、熵：用来度量图像所具有的信息量，纹理信息也属于图像的信息，是一个随机性的度量，图像的复杂程度越高，熵较大。它表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。熵f5的计算方式如下：

在基于坡度图像中各个像元的坡度值，分别确定各个像元的灰度值，生成相应的灰度图像的另一种实现方式中(非本发明的实施方式)，利用线性拉伸简单地将灰度级设为32或64，并无实际地理意义，基于此获得的纹理特征所表征的含义单薄，信息表征量少，表征能力弱。与该实现方式相比，本发明实施例通过具有实际地理意义的坡度以及像元的坡度值，确定像元的灰度值，使得各个像元的灰度值本身以及形成的灰度图像具有实际的地理意义和物理意义，基于此提取的纹理特征/信息更加准确、精细，进而提升基于该纹理特征/信息作出的分类的精度。

可选地，如图4，步骤S40包括：

步骤S41，基于所述数字地形模型获得坡向图像，其中，所述坡向图像的各个像元对应有坡向值；

基于数字地形模型，计算数字地形模型中各个点的坡向值，得到坡向图像，坡向图像中每个像元的坡向值是确定的。可选地，可使用Arcgis 10.2软件自带的坡向工具，在数字地形模型的基础上，生成坡向图像。其中，坡向图像中各个像元坡向值的取值范围为[0°,360°]。

步骤S42，基于所述坡向图像中各个像元的坡向值，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向；

基于坡向图像中各个像元的坡向值，为灰度图像中相应位置的像元确定唯一一个纹理方向，用于后续确定为该相应位置的像元构建哪个方向的灰度共生矩阵。坡向图像与灰度图像具有相同的分辨率，坡向图像中的每个像元在灰度图像中均具有位置相对应的像元，例如，坡向图像中第一行第一列像元，在灰度图像中的相应位置，即灰度图像中第一行第一列，基于坡向图像中第一行第一列像元的坡向值，确定灰度图像中第一行第一列像元的纹理方向。

如图5，纹理方向包含四个方向，即0°(西-东)，45°(西南-东北)，90°(南-北)和135°(东南-西北)，每个像元的纹理方向均为该四个中的一个。

可选地，如图6，步骤S42包括：

步骤S421，获取预设的坡向区间范围与纹理方向的第二对应关系；

如图5，预设坡向区间范围与纹理方向的第二对应关系，可选地，坡向区间范围[0°,22.5°]∪(157.5°,202.5°]∪(337.5°,360°]对应的纹理方向为90°(南-北)；坡向区间范围(22.5°,67.5°]∪(202.5°,247.5°]对应的纹理方向为45°(西南-东北)；坡向区间范围(67.5°,112.5°]∪(247.5°,292.5°]对应的纹理方向为0°(西-东)；坡向区间范围(112.5°,157.5°]∪(292.5°,337.5°]对应的纹理方向为135°(东南-西北)。

步骤S422，基于所述坡向图像中各个像元的坡向值落入的坡向区间范围，以及所述第二对应关系，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向。

对于各个像元，首先确定其坡向值落入的坡向区间范围，再基于第二对应关系确定该坡向区间范围对应的纹理方向，将该纹理方向作为相应像元的纹理方向。例如，像元e的坡向值为220°，其落入坡向区间范围(22.5°,67.5°]∪(202.5°,247.5°]，其对应的纹理方向为45°(西南-东北)。

通过基于坡向值确定像元的纹理方向，用于后续确定灰度共生矩阵的纹理方向(上文中的θ)，进而使得计算出的灰度共生矩阵也具有一定的地理意义，使得计算出的纹理特征具备更优的地形纹理表征性能。

步骤S43，基于所述灰度图像，获得所述灰度图像中各个像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵；

现有技术在计算灰度共生矩阵时，通常分别计算四个纹理方向(0°、45°、90°以及135°)的灰度共生矩阵、概率矩阵和纹理值，再计算四个方向纹理值的平均值作为最终值，此种方式并未考虑到像元实际的地理特征。而通过本文上述方式，基于像元坡向值确定纹理方向，并仅计算各个像元在各自纹理方向上的灰度共生矩阵，用于进行纹理特征计算，则可将像元处实际具有的地理特征/地理意义融入到纹理特征计算过程，使得最终计算出的纹理特征具有更丰富的实际地理意义或实际物理意义，有利于后续分类精度的提升。

可选地，步骤S42包括：使用大小为M×M的滑动窗口在所述灰度图像上滑动，滑动步长为一个像素距离，所述滑动窗口截取出大小为M×M的子图像块，使用所述滑动窗口遍历所述灰度图像，依次截取出以各个所述像元为中心像元的子图像块，其中，M为大于或等于3的奇数；获取每个子图像块中心像元的纹理方向，计算每个子图像块在其中心像元的纹理方向上的灰度共生矩阵，其中，以各个所述像元为中心像元的子图像块的灰度共生矩阵即各个所述像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵。

滑动窗口遍历整个灰度图像，使得滑动窗口截取出的子图像块的中心像元遍历整个灰度图像。滑动窗口在灰度图像上沿水平和垂直方向上移动。

由于要以灰度图像中的每个像元依次作为子图像块的中心像元，在灰度图像的左侧、右侧、顶部和底部补全像元，使得当滑动窗口以周边像元为当前滑动位置的子图像块的中心像元时，该滑动窗口内所有位置均有对应像元，其中，补全像元的灰度值可设置为0。

步骤S44，基于所述灰度共生矩阵获得纹理特征信息。

在构建灰度共生矩阵时，其所基于的灰度图像中的灰度值是基于像元对应的坡度值以及预设坡度等级确定的，其同时还基于像元的坡向值确定像元的纹理方向，进而确定构建哪个纹理方向的灰度共生矩阵用于后续纹理特征的计算。基于此，本发明实施例将像元包含的实际地理特征融入到纹理特征计算要素(灰度值和纹理方向)中，使得最后计算出的纹理特征表征地形地貌的能力更强，能明显提升基于该纹理特征的地物分类精度。

本发明还提出一种遥感纹理信息确定装置，包括：

数字地形生成单元，其用于获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；

坡度图像生成单元，其用于基于所述数字地形模型获得坡度图像，其中，所述坡度图像的各个像元对应有坡度值；

灰度图像生成单元，其用于基于所述坡度图像中各个像元对应的坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；

计算单元，其用于基于所述灰度图像获得纹理特征信息。

可选地，所灰度图像生成单元，其具体用于：获取预设坡度等级与灰度值的第一对应关系，其中，所述预设坡度等级具有对应的坡度区间范围，所述预设坡度等级的数量与待生成的灰度图像的灰度级相等；基于所述坡度图像中各个像元的坡度值落入的坡度区间范围，确定各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级；基于各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级，以及所述第一对应关系，确定各个所述像元的灰度值。

可选地，计算单元，其具体用于：基于所述数字地形模型获得坡向图像，其中，所述坡向图像的各个像元对应有坡向值；基于所述坡向图像中各个像元的坡向值，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向；基于所述灰度图像，获得所述灰度图像中各个像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵；基于所述灰度共生矩阵获得纹理特征信息。

可选地，计算单元，其具体用于：获取预设的坡向区间范围与纹理方向的第二对应关系；基于所述坡向图像中各个像元的坡向值落入的坡向区间范围，以及所述第二对应关系，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向。

可选地，所述第二对应关系包括以下至少一项：

当坡向区间范围为[0°,22.5°]∪(157.5°,202.5°]∪(337.5°,360°]时，对应的纹理方向为90°；当坡向区间范围为(22.5°,67.5°]∪(202.5°,247.5°]时，对应的纹理方向为45°；当坡向区间范围为(67.5°,112.5°]∪(247.5°,292.5°]时，对应的纹理方向为0°；当坡向区间范围为(112.5°,157.5°]∪(292.5°,337.5°]时，对应的纹理方向为135°。

可选地，计算单元，其具体用于：使用大小为M×M的滑动窗口在所述灰度图像上滑动，滑动步长为一个像素距离，所述滑动窗口截取出大小为M×M的子图像块，使用所述滑动窗口遍历所述灰度图像，依次截取出以各个所述像元为中心像元的子图像块，其中，M为大于或等于3的奇数；获取每个子图像块的中心像元的纹理方向，计算每个子图像块在其中心像元的纹理方向上的灰度共生矩阵，其中，以各个所述像元为中心像元的子图像块的灰度共生矩阵即各个所述像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵。

可选地，所述纹理特征信息包括对比度、相关性、角二阶矩、同质性和熵中的一个或多个。

本发明遥感纹理信息确定装置相关内容及有益效果如上遥感纹理信息确定方法各实施例所述，此处不赘述。

本发明还提出一种遥感纹理信息确定终端。所述遥感纹理信息确定终端包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上所述的遥感纹理信息确定方法，相关内容及有益效果如上遥感纹理信息确定方法各实施例所述，此处不赘述。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的遥感纹理信息确定方法，相关内容及有益效果如上遥感纹理信息确定方法各实施例所述，此处不赘述。

虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种遥感纹理信息确定方法，其特征在于，包括：

获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；

基于所述数字地形模型获得坡度图像，其中，所述坡度图像的各个像元对应有坡度值；

基于所述坡度图像中各个所述像元对应的所述坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；

基于所述灰度图像获得纹理特征信息。

2.如权利要求1所述的遥感纹理信息确定方法，其特征在于，所述基于所述坡度图像中各个所述像元对应的所述坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像包括：

获取预设坡度等级与灰度值的第一对应关系，其中，所述预设坡度等级具有对应的坡度区间范围，所述预设坡度等级的数量与待生成的灰度图像的灰度级相等；

基于所述坡度图像中各个所述像元对应的所述坡度值落入的坡度区间范围，确定各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级；

基于各个所述像元的坡度值所属的预设坡度等级，以及所述第一对应关系，确定各个所述像元的灰度值。

3.如权利要求1或2所述的遥感纹理信息确定方法，其特征在于，所述基于所述灰度图像获得纹理特征信息包括：

基于所述数字地形模型获得坡向图像，其中，所述坡向图像的各个像元对应有坡向值；

基于所述坡向图像中各个像元的坡向值，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向；

基于所述灰度图像，获得所述灰度图像中各个像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵；

基于所述灰度共生矩阵获得所述纹理特征信息。

4.如权利要求3所述的遥感纹理信息确定方法，其特征在于，所述基于所述坡向图像中各个像元的坡向值，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向包括：

获取预设的坡向区间范围与纹理方向的第二对应关系；

基于所述坡向图像中各个像元的坡向值落入的坡向区间范围，以及所述第二对应关系，确定所述灰度图像相应位置的像元的纹理方向。

5.如权利要求4所述的遥感纹理信息确定方法，其特征在于，所述第二对应关系包括以下至少一项：

当坡向区间范围为[0°,22.5°]∪(157.5°,202.5°]∪(337.5°,360°]时，对应的纹理方向为90°；

当坡向区间范围为(22.5°,67.5°]∪(202.5°,247.5°]时，对应的纹理方向为45°；

当坡向区间范围为(67.5°,112.5°]∪(247.5°,292.5°]时，对应的纹理方向为0°；

当坡向区间范围为(112.5°,157.5°]∪(292.5°,337.5°]时，对应的纹理方向为135°。

6.如权利要求3所述的遥感纹理信息确定方法，其特征在于，所述基于所述灰度图像，获得所述灰度图像中各个像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵包括：

使用大小为M×M的滑动窗口在所述灰度图像上滑动，滑动步长为一个像素距离，所述滑动窗口截取出大小为M×M的子图像块，使用所述滑动窗口遍历所述灰度图像，依次截取出以所述灰度图像中各个像元为中心像元的子图像块，其中，M为大于或等于3的奇数；

获取每个所述子图像块的中心像元的纹理方向，计算每个所述子图像块在其中心像元的纹理方向上的灰度共生矩阵，其中，以所述灰度图像中各个像元为中心像元的子图像块的灰度共生矩阵即所述灰度图像中各个像元在各自的纹理方向上的灰度共生矩阵。

7.如权利要求1或2所述的遥感纹理信息确定方法，其特征在于，所述纹理特征信息包括对比度、相关性、角二阶矩、同质性和熵中的一个或多个。

8.一种遥感纹理信息确定装置，其特征在于，包括：

数字地形生成单元，其用于获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；

坡度图像生成单元，其用于基于所述数字地形模型获得坡度图像，其中，所述坡度图像的各个像元对应有坡度值；

灰度图像生成单元，其用于基于所述坡度图像中各个像元对应的坡度值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；

计算单元，其用于基于所述灰度图像获得纹理特征信息。

9.一种遥感纹理信息确定终端，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的遥感纹理信息确定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的遥感纹理信息确定方法。

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