CN115457401A - 一种针对不同淡水资源类型的sar遥感精细识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，包括：基于时序SAR影像，提取不同淡水资源类型的后向散射特征和地形分布特征，获得淡水资源类型的空间范围，进一步引入形状指数、空间关系、面积和淡水资源类型变化动态等参数，构建区分不同淡水资源类型的决策树识别算法，实现不同淡水资源类型的区分。本发明的有益效果是：本发明可以及时、准确地掌握不同淡水资源类型的现状，对于淡水资源的科学调度，调蓄河湖水位，防洪抗旱，保障农田灌溉用水及水产养殖产业的科学规划与管理具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及遥感影像处理领域，更确切地说，它涉及一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法。
背景技术
淡水生态系统是指水生生物与水环境相互作用、相互制约，通过物质循环和能量流动，共同构成具有一定结构和功能的动态平衡系统，具有固碳释氧、调节气候、涵养水源、防灾减灾、维持生物多样性等功能。按照水面类型可将淡水生态系统划分为湖泊生态系统、池塘生态系统(水塘和养殖塘)、河流生态系统(河流和泛洪区)等子系统。
相对于实地勘测，利用卫星遥感技术可以安全、方便、快捷、及时地获得淡水资源的分布、面积、动态等信息。光学水体指数法广泛用于水资源提取。其中，归一化差异水体指数NDWI削弱了植被、土壤等非水体因素的影响，对大型湖泊水体的提取效果好。改进的归一化差异水体指数MNDWI能够削弱土壤和建筑物的影响。但光学遥感成像受天气状况影响大，无法在云/雨天获取高质量影像数据。另外，不同淡水资源类型具有相似的水体指数值，仅采用水体指数无法实现不同淡水资源类型的区分。
与光学遥感相比，合成孔径雷达(SAR)使用微波波段对地观测，可穿云透雾，具有全天时全天候的工作特点，因此利用SAR进行淡水资源类型的精细识别具有独特优势。常用的SAR水体提取方法包括目视解译、灰度阈值分割法、监督分类法和图像分割法等。鉴于淡水资源类型中的湖泊、水塘、养殖塘和河流具有非常相似的SAR后向散射系数特征，大多数研究只开展了水体提取和动态变化分析，没有详细区分不同淡水资源类型。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供了一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法。
第一方面，提供了一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，包括：
S1、对全年SAR影像数据进行预处理，获取时间序列SAR后向散射系数数据；
S2、对时间序列SAR后向散射系数数据进行时域滤波；
S3、对时域滤波后的时间序列SAR后向散射系数数据进行最大值合成和最小值合成，生成最大值合成影像和最小值合成影像；
S4、将最大值合成影像和最小值合成影像进行多尺度分割，生成影像的同质单元对象；
S5、选取淡水资源类型和非淡水资源类型的样本点；所述淡水资源类型包括河流、湖泊、池塘和养殖塘，所述非淡水资源类型包括建筑和林草地；
S6、依托数字高程模型DEM数据、最大值合成影像和最小值合成影像，采用阈值分割法提取淡水资源类型的最大范围和最小范围；
S7、合并淡水资源类型最小范围内相邻的同质单元对象，并计算每个同质单元对象的矩形拟合度、椭圆拟合度和面积；
S8、构建基于SAR提取淡水资源类型的决策树算法模型，得到不同淡水资源类型的提取结果。
作为优选，S1中，所述SAR影像数据为Sentinel-1卫星SAR影像，波段为C波段，极化方式为VH极化。
作为优选，S1中，所述预处理包括：辐射定标、多普勒地形校正、均值滤波和分贝化。
作为优选，S2中，所述时域滤波采用的是Savitzky-Golay滤波方法，Savitzky-Golay滤波涉及的两个关键参数为多项式拟合次数和拟合窗口长度，其值分别为3和3。
作为优选，S4中，多尺度分割的参数尺度(scale)、形状(shape)、紧凑度(compactness)分别为5-10、0.1-0.5、0.1-0.5，最大值合成影像和最小值合成影像的权重分别为1和1。
作为优选，S5中，依据实地调研、无人机影像和高空间分辨率谷歌地球影像，确定淡水资源类型样本点的数量，其中，河流、湖泊、池塘和养殖塘的样本点数量相等；并确定非淡水资源类型样本点的数量，其中，建筑和林草地的样本点数量相等。
作为优选，S6中，数字高程模型DEM数据为ALOS-12.5米DEM数据。
作为优选，S6包括：
S601、利用数字高程模型DEM数据计算坡度，坡度计算公式如下：
坡度(Slope)＝arctan(高程差/水平距离)
S602、计算S5中选取的淡水资源类型和非淡水资源类型样本点在最大值合成影像中对应像元的像元值，并制作箱线图，确定最佳阈值T1，提取淡水资源类型最小范围；
S603、计算S5中选取的淡水资源类型和非淡水资源类型样本点在最小值合成影像中对应像元的像元值，并制作箱线图，确定最佳阈值T2，提取淡水资源类型最大范围；
S604、确定非淡水资源类型样本点的后向散射系数的下四分位数和淡水资源类型样本点的后向散射系数的上四分位数的均值为区分淡水资源类型和非淡水资源类型的最佳阈值。
第二方面，提供了一种基于SAR提取淡水资源类型的决策树算法模型，由第一方面任一所述SAR遥感精细识别方法构建。
作为优选，所述决策树算法模型具有矩形拟合度的阈值T3和椭圆拟合度的阈值T4，矩形拟合度的阈值T3和椭圆拟合度的阈值T4的确定方式为：
计算采集的河流、湖泊、水塘和养殖塘的样本点的矩形拟合度和椭圆拟合度，并制作箱线图；确定河流样本点矩形拟合度的最大值和湖泊、水塘和养殖塘样本点矩形拟合度的最小值的均值为矩形拟合度的阈值T3；确定河流样本点椭圆拟合度的最大值和湖泊、水塘和养殖塘样本点椭圆拟合度的最小值的均值为椭圆拟合度的阈值T4。
第三方面，提供了一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别装置，用于执行第一方面任一所述SAR遥感精细识别方法，包括：
预处理模块，用于对全年SAR影像数据进行预处理，获取时间序列SAR后向散射系数数据；
滤波模块，用于对时间序列SAR后向散射系数数据进行时域滤波；
合成模块，用于对时域滤波后的时间序列SAR后向散射系数数据进行最大值合成和最小值合成，生成最大值合成影像和最小值合成影像；
分割模块，用于将最大值合成影像和最小值合成影像进行多尺度分割，生成影像的同质单元对象；
选取模块，用于选取淡水资源类型和非淡水资源类型的样本点；所述淡水资源类型包括河流、湖泊、池塘和养殖塘，所述非淡水资源类型包括建筑和林草地；
提取模块，用于依托数字高程模型DEM数据、最大值合成影像和最小值合成影像，采用阈值分割法提取淡水资源类型的最大范围和最小范围；
合并模块，用于合并淡水资源类型最小范围内相邻的同质单元对象，并计算每个同质单元对象的矩形拟合度、椭圆拟合度和面积；
构建模块，用于构建基于SAR提取淡水资源类型的决策树算法模型，得到不同淡水资源类型的提取结果。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质内存储有计算机程序；所述计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面任一所述SAR遥感精细识别方法。
第五方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面任一所述SAR遥感精细识别方法。
本发明的有益效果是：本发明基于时序SAR影像，提取不同淡水资源类型的后向散射特征和地形分布特征，获得淡水资源类型的空间范围。进一步引入形状指数(椭圆拟合度、矩形拟合度)、空间关系、面积和淡水资源类型变化动态等参数，构建区分不同淡水资源类型的决策树识别算法，实现不同淡水资源类型的区分。在旱涝灾害频发，淡水水资源日趋紧张的今天，及时、准确地掌握不同淡水资源类型的现状，对于淡水资源的科学调度，调蓄河湖水位，防洪抗旱，保障农田灌溉用水及水产养殖产业的科学规划与管理具有重要意义。
附图说明
图1为一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法的流程图；
图2为多尺度分割局部效果图；
图3为淡水资源类型和非淡水资源类型样本点的VH后向散射系数最大值、最小值和坡度范围示意图；
图4为河流、湖泊、水塘和养殖塘的矩形拟合度、椭圆拟合度示意图；
图5为决策树模型示意图；
图6为淡水资源类型识别示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步描述。下述实施例的说明只是用于帮助理解本发明。应当指出，对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
实施例1：
一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，如图1所示，包括：
S1、对全年SAR影像数据进行预处理，获取时间序列SAR后向散射系数数据；
S2、对时间序列SAR后向散射系数数据进行时域滤波；
S3、对时域滤波后的时间序列SAR后向散射系数数据进行最大值合成和最小值合成，生成最大值合成影像和最小值合成影像；
S4、如图2所示，将最大值合成影像和最小值合成影像进行多尺度分割，生成影像的同质单元对象；
S5、选取淡水资源类型和非淡水资源类型的样本点；淡水资源类型包括河流、湖泊、池塘和养殖塘，非淡水资源类型包括建筑和林草地；
S6、依托数字高程模型DEM数据、最大值合成影像和最小值合成影像，采用阈值分割法提取淡水资源类型的最大范围和最小范围；
S7、如图4所示，合并淡水资源类型最小范围内相邻的同质单元对象，并计算每个同质单元对象的矩形拟合度、椭圆拟合度和面积；
S8、构建基于SAR提取淡水资源类型的决策树算法模型，得到不同淡水资源类型的提取结果。
S1中，SAR影像数据为Sentinel-1卫星SAR影像，波段为C波段，极化方式为VH极化。
S1中，预处理包括：辐射定标、多普勒地形校正、均值滤波和分贝化。
S2中，时域滤波采用的是Savitzky-Golay滤波方法，Savitzky-Golay滤波涉及的两个关键参数为多项式拟合次数和拟合窗口长度，其值分别为3和3。
S4中，多尺度分割的参数尺度、形状、紧凑度分别为5-10、0.1-0.5、0.1-0.5，最大值合成影像和最小值合成影像的权重分别为1和1。
S5中，依据实地调研、无人机影像和高空间分辨率谷歌地球影像，确定淡水资源类型样本点的数量，其中，河流、湖泊、池塘和养殖塘的样本点数量相等；并确定非淡水资源类型样本点的数量，其中，建筑和林草地的样本点数量相等。需要说明的是，淡水资源类型样本点和非淡水资源类型样本点的数量可根据研究区范围和研究对象在区域内的分布面积设定，比如，淡水资源类型样本点的数量设定为200个，非淡水资源类型样本点的数量设定为100个。
S6中，本申请不对数字高程模型DEM数据进行限定，比如，数字高程模型DEM数据可以为ALOS-12.5米DEM数据，也可以为其他的DEM数据。
如图3所示，S6包括：
S601、利用数字高程模型DEM数据计算坡度，坡度计算公式如下：
坡度＝arctan(高程差/水平距离)
S602、计算S5中选取的淡水资源类型和非淡水资源类型样本点在最大值合成影像中对应像元的像元值，并制作箱线图，确定最佳阈值T1，提取淡水资源类型最小范围；
S603、计算S5中选取的淡水资源类型和非淡水资源类型样本点在最小值合成影像中对应像元的像元值，并制作箱线图，确定最佳阈值T2，提取淡水资源类型最大范围；
S604、确定非淡水资源类型样本点的后向散射系数的下四分位数和淡水资源类型样本点的后向散射系数的上四分位数的均值为区分淡水资源类型和非淡水资源类型的最佳阈值。
需要说明的是，S7中的同质单元对象同质单元对象的矩形拟合度和椭圆拟合度分别定义为：
矩形拟合度：同质单元对象与具有相似大小和比例的矩形的匹配程度。矩形的比例等于同质单元对象的长度与宽度的比例。将矩形外的同质单元对象的面积与矩形内的面积进行比较。0表示拟合最差，1表示矩形完整拟合同质单元对象。
椭圆拟合特征：同质单元对象与椭圆的相似程度。使用了一个与同质单元对象具有相同面积的椭圆。然后缩小这个椭圆，直到它完全被同质单元对象包围。返回此最大封闭椭圆的半径与原始椭圆的半径的比值作为特征值。
如图5所示，S8中，构建的决策树算法模型具有矩形拟合度的阈值T3和椭圆拟合度的阈值T4，矩形拟合度的阈值T3和椭圆拟合度的阈值T4的确定方式为：
计算采集的河流、湖泊、水塘和养殖塘的样本点的矩形拟合度和椭圆拟合度，并制作箱线图；确定河流样本点矩形拟合度的最大值和湖泊、水塘和养殖塘样本点矩形拟合度的最小值的均值为矩形拟合度的阈值T3；确定河流样本点椭圆拟合度的最大值和湖泊、水塘和养殖塘样本点椭圆拟合度的最小值的均值为椭圆拟合度的阈值T4。
此外，决策树算法模型的T5可以取固定值50米，T6可以取固定值1公顷。
基于上述决策树算法模型，可以得到不同淡水资源类型的提取结果。示例地，图6中，(a)为重庆市潼南区淡水资源类型识别结果，(b)(c)(d)(e)分别对应(a)中b，c，d，e处的放大效果，(b’)(c’)(d’)(e’)分别对应(a)中b，c，d，e处的SAR影像。
综上所述，本发明基于时序SAR影像，提取不同淡水资源类型的后向散射特征和地形分布特征，获得淡水资源类型的空间范围。进一步引入形状指数(椭圆拟合度、矩形拟合度)、空间关系、面积和淡水资源类型变化动态等参数，构建区分不同淡水资源类型的决策树识别算法，实现不同淡水资源类型的区分。在旱涝灾害频发，淡水水资源日趋紧张的今天，及时、准确地掌握不同淡水资源类型的现状，对于淡水资源的科学调度，调蓄河湖水位，防洪抗旱，保障农田灌溉用水及水产养殖产业的科学规划与管理具有重要意义。
Claims (10)
1.一种针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，包括：
S1、对全年SAR影像数据进行预处理，获取时间序列SAR后向散射系数数据；
S2、对时间序列SAR后向散射系数数据进行时域滤波；
S3、对时域滤波后的时间序列SAR后向散射系数数据进行最大值合成和最小值合成，生成最大值合成影像和最小值合成影像；
S4、将最大值合成影像和最小值合成影像进行多尺度分割，生成影像的同质单元对象；
S5、选取淡水资源类型和非淡水资源类型的样本点；所述淡水资源类型包括河流、湖泊、池塘和养殖塘，所述非淡水资源类型包括建筑和林草地；
S6、依托数字高程模型DEM数据、最大值合成影像和最小值合成影像，采用阈值分割法提取淡水资源类型的最大范围和最小范围；
S7、合并淡水资源类型最小范围内相邻的同质单元对象，并计算每个同质单元对象的矩形拟合度、椭圆拟合度和面积；
S8、构建基于SAR提取淡水资源类型的决策树算法模型，得到不同淡水资源类型的提取结果。
2.根据权利要求1所述的针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，S1中，所述SAR影像数据为Sentinel-1卫星SAR影像，波段为C波段，极化方式为VH极化。
3.根据权利要求2所述的针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，S1中，所述预处理包括：辐射定标、多普勒地形校正、均值滤波和分贝化。
4.根据权利要求3所述的针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，S2中，所述时域滤波采用的是Savitzky-Golay滤波方法，Savitzky-Golay滤波涉及的两个关键参数为多项式拟合次数和拟合窗口长度，其值分别为3和3。
5.根据权利要求4所述的针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，S4中，多尺度分割的参数尺度、形状、紧凑度分别为5-10、0.1-0.5、0.1-0.5，最大值合成影像和最小值合成影像的权重分别为1和1。
6.根据权利要求5所述的针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，S5中，依据实地调研、无人机影像和高空间分辨率谷歌地球影像，确定淡水资源类型样本点的数量，其中，河流、湖泊、池塘和养殖塘的样本点数量相等；并确定非淡水资源类型样本点的数量，其中，建筑和林草地的样本点数量相等。
7.根据权利要求6所述的针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，S6中，数字高程模型DEM数据为ALOS-12.5米DEM数据。
8.根据权利要求7所述的针对不同淡水资源类型的SAR遥感精细识别方法，其特征在于，S6包括：
S601、利用数字高程模型DEM数据计算坡度，坡度计算公式如下：
坡度＝arctan(高程差/水平距离)
S602、计算S5中选取的淡水资源类型和非淡水资源类型样本点在最大值合成影像中对应像元的像元值，并制作箱线图，确定最佳阈值T1，提取淡水资源类型最小范围；
S603、计算S5中选取的淡水资源类型和非淡水资源类型样本点在最小值合成影像中对应像元的像元值，并制作箱线图，确定最佳阈值T2，提取淡水资源类型最大范围；
S604、确定非淡水资源类型样本点的后向散射系数的下四分位数和淡水资源类型样本点的后向散射系数的上四分位数的均值为区分淡水资源类型和非淡水资源类型的最佳阈值。
9.一种基于SAR提取淡水资源类型的决策树算法模型，其特征在于，由权利要求1至8任一所述SAR遥感精细识别方法构建。
10.根据权利要求9所述的基于SAR提取淡水资源类型的决策树算法模型，其特征在于，所述决策树算法模型具有矩形拟合度的阈值T3和椭圆拟合度的阈值T4，矩形拟合度的阈值T3和椭圆拟合度的阈值T4的确定方式为：
计算采集的河流、湖泊、水塘和养殖塘的样本点的矩形拟合度和椭圆拟合度，并制作箱线图；确定河流样本点矩形拟合度的最大值和湖泊、水塘和养殖塘样本点矩形拟合度的最小值的均值为矩形拟合度的阈值T3；确定河流样本点椭圆拟合度的最大值和湖泊、水塘和养殖塘样本点椭圆拟合度的最小值的均值为椭圆拟合度的阈值T4。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117392433A (zh) * | 2023-09-15 | 2024-01-12 | 宁波大学 | 联合sar和光学影像的不同淡水资源类型精细识别方法 |
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-
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| CN117392433A (zh) * | 2023-09-15 | 2024-01-12 | 宁波大学 | 联合sar和光学影像的不同淡水资源类型精细识别方法 |
| CN117392433B (zh) * | 2023-09-15 | 2024-06-21 | 宁波大学 | 联合sar和光学影像的不同淡水资源类型精细识别方法 |
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|---|---|
| CN115457401B (zh) | 2023-11-03 |
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