一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法技术

本发明专利技术涉及遥感信息提取技术领域，具体涉及一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法，包括以下步骤：S1.获取目标信息的多相遥感数据，并建立目标特征信息的多相序列曲线；S2.选取多相序列曲线中波峰、波谷位置对应的遥感数据，然后应用这些波峰、波谷对应的遥感数据做主成分变换或独立成分变换；S3.以零为阈值，应用阈值分类方法对上述变换后的第二成分进行分类，一类为目标信息，另一类为非目标信息。本发明专利技术的方法基于目标特征信息多相序列曲线，提取精度稳定，普适性强，操作简单，适用于植物、土壤、矿物、水体、大气等地球表层信息提取，对掌握地球表层目标信息空间分布、促进遥感信息提取技术的应用发展具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感信息提取
，具体涉及一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法。
技术介绍
遥感是一种大范围、快速获取地球表层信息的技术。随着从地面到空中，再到外太空，各种对地观测遥感传感器的广泛应用，我们获取和积累了海量地表遥感数据。因此，及时、准确地从海量遥感数据中提取目标物体空间分布信息的技术与方法是当前遥感领域重要研究方向之一。目前，目标信息遥感提取技术与方法比较多，例如基于不同分类技术的提取方法，包括监督分类和非监督分类(比如，目视解译、决策树、神经网络、支持向量机、聚类等分类技术)；基于不同遥感数据源的提取方法，包括高、中、低分辨率遥感影像(MODIS、TM/ETM、SPOT、高分等)，以及地面、航空、航天等方式获取的遥感数据(车载扫描仪、无人机/载人飞机、卫星等)。根据已有研究成果分析发现，现有地表信息遥感提取方法存在以下问题：一是提取精度不稳定，特别是空间位置精度低；二是方法具有局部区域性，普适性差；三是提取算法、方法复杂，实施效率低；四是需要人工采集大量的目标训练样本；五是人为因素干扰较大；六是自动化程度较低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决以上技术问题，提供一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法，通过建立目标信息的多相序列曲线，提取目标物体的空间分布信息，方法简单，精确度高。为解决上述问题，本专利技术采用以下技术方案：一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法，包括以下步骤：S1.获取目标信息的多相遥感数据，并建立目标特征信息的多相序列曲线；所述多相序列曲线为目标多时间序列曲线、波谱曲线、多特征曲线中的任一种；S2.选取多相序列曲线中波峰、波谷位置对应的遥感数据，然后应用这些波峰、波谷对应的遥感数据做主成分变换或独立成分变换；S3.以零为阈值，应用阈值分类方法对上述变换后的第二成分进行分类，一类为目标信息，另一类为非目标信息。进一步地，所述遥感影像数据为高分辨遥感数据、中分辨率遥感数据、低分辨率遥感数据、多光谱遥等感数据、高光谱遥等感数据中任一种。进一步地，所述方法根据目标物体多相序列曲线的波峰、波谷特征来快速提取该目标物体。进一步地，所述目标信息为植被、土壤、岩石或大气的信息。进一步地，所述步骤S3的具体操作为：做主成分变换或独立成分，选取变换后的第二成分以零为阈值应用阈值法进行分类，一类为非植被区域，另一类为植被区域。本专利技术一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法，与现有技术相比，其突出的特点和优异的效果在于：本专利技术方法基于目标特征信息多相序列曲线，提取精度稳定，普适性强，适用于各种复杂环境，自动化程度高，避免了提取过程中人为因素的干扰，同时提取方法简单、快速，提取的目标信息准确度高，适用于植物、土壤、矿物、水体、大气等地球表层信息提取，对掌握地球表层目标信息空间分布、促进遥感信息提取技术的应用发展具有重要意义。附图说明图1为本专利技术的遥感提取流程图；图2为辛集市冬小麦特征信息多相序列曲线——冬小麦GF1影像多光谱波谱曲线；图3为辛集市小麦的高分一号目视解译结果图；图4为本专利技术提取方法提取辛集市小麦的提取结果图。具体实施方式以下通过具体实施方式和附图对本专利技术作进一步的详细说明，但不应将此理解为本专利技术的范围仅限于以下的实例。在不脱离本专利技术上述方法思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种替换或变更，均应包含在本专利技术的范围内。下面应用本专利技术提取地球表层植被信息，具体为河北省辛集市2014年绿色植被冬小麦种植面积及空间分布，并进行精度验证。遥感数据可以选择高中低空间分辨率、多光谱、高光谱等遥感影像，如SPOT、高分一号、TM/ETM、MODIS等影像。本次提取使用分辨率为16米的高分一号多光谱遥感影像数据。具体提取过程如下：(1)数据选取。获取辛集市主要农作物的物候特征，具体见表1。表1辛集市主要农作物物候特征根据表1可以得出：4月初冬小麦处于拔节期绿叶比较茂盛，处于活跃生长期，而玉米还是尚未播种，果树处于发芽或开花期绿叶较少；因此4月初辛集市绿色植被主要表现为冬小麦，其它植被(果树、套种春玉米等)绿色较少或没有，此时，其它植被干扰最小。综上所述，本次冬小麦提取选择2014年4月3日高分一号影像(GF1)。高分一号卫星是中国航天科技集团公司所属空间技术研究院航天东方红卫星有限公司研制的应用卫星，是一种高分辨率对地观测卫星。高分一号卫星于2013年4月26日在酒泉卫星发射中心发射，其搭载了两台全色波段分辨率为2m和多光谱波段分辨率为8m的全色多光谱相机，四台多光谱波段分辨率为16m的多光谱相机。高分一号数据参数见表2所示。表2高分一号部分技术参数(2)建立辛集市冬小麦高分一号遥感影像波谱曲线，如图2所示。(3)根据冬小麦波谱曲线，选取波峰、波谷位置的波谱影像，即蓝、绿、红、近红外四个波段，并对这四个波段做主成分变换或独立成分变换。(4)阈值分割法提取冬小麦信息。选择零为阈值，对上述变换后的第二主成分做阈值分割。其中小于零的部分就是所要提取的冬小麦信息，辛集市2014年冬小麦种植面积及空间分布见表3和图4。(5)应用高分一号影像数据目视解译结构验证本专利技术方法提取结果精度。验证数据选用分辨率为16米的2014年4月3日高分一号遥感影像数据结合2014年6月23日高分一号影像，目视解译辛集市冬小麦的种植结构，解译数据记为2014年高分目视解译结果，如图3所示。2014年辛集市高分目视解译提取冬小麦面积为362.96平方公里，应用该解译结果验证新方法提取冬小麦的精度。具体见下面统计表3。表3应用高分一号2014年目视解译结果验证新方法提取辛集市冬小麦精度新方法提取冬小麦精度验证包括三个个方面：面积准确度、位置准确度以及整体精度，具体定量描述公式为：面积准确度＝Abs(新方法提取面积-目视解译面积)/目视解译面积位置准确度＝新方法提取结果与目视解译结果位置重合面积/目视解译面积整体精度＝(面积准确度+位置准确度)/2在验证过程中，除与高分一号目视解译结果验证以外，还可以应用政府部门统计数据对新方法提取结果进行面积精度验证，基于统计数据的精度验证见表4。据政府部门统计数据，辛集市常年种植小麦60万亩(400平方公里)。表42014年辛集市冬小麦提取结果精度验证汇总(政府部门统计数据验证)年份本专利技术方法提取面积政府部门统计面积面积之差准确度2014380.68km2400km219.32km295.17％本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取目标信息的多相遥感数据，并建立目标特征信息的多相序列曲线；所述多相序列曲线为目标多时间序列曲线、波谱曲线、多特征曲线中的任一种；S2.选取多相序列曲线中波峰、波谷位置对应的遥感数据，然后应用这些波峰、波谷对应的遥感数据做主成分变换或独立成分变换；S3.以零为阈值，应用阈值分类方法对上述变换后的第二成分进行分类，一类为目标信息，另一类为非目标信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取目标信息的多相遥感数据，并建立目标特征信息的多相序列曲线；所述多相序列曲线为目标多时间序列曲线、波谱曲线、多特征曲线中的任一种；S2.选取多相序列曲线中波峰、波谷位置对应的遥感数据，然后应用这些波峰、波谷对应的遥感数据做主成分变换或独立成分变换；S3.以零为阈值，应用阈值分类方法对上述变换后的第二成分进行分类，一类为目标信息，另一类为非目标信息。2.根据权利要求1所述的一种基于遥感技术的地球表层信息快速提取方法，其特征在于，所述遥感影像数据为高分辨遥感数据、中分辨率遥感...

【专利技术属性】
技术研发人员：王冬利，张安兵，李静，赵安周，刘新侠，王贺封，刘海新，
申请(专利权)人：河北工程大学，
类型：发明
国别省市：河北;13