一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法及系统。包括：对输入的遥感影像进行多尺度分割，提取遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，得到向陆一侧的外边界数据；在该外边界数据上进行采样，并在每个采样点上计算两个海陆交界线数据的第一水线差数据；计算两幅遥感影像的第一潮位和第二潮位，以及待提取区域的最高潮位，并计算第一潮位与第二潮位之间的第一潮差，以及第二潮位与最高潮位之间的第二潮差；根据第一潮差、第二潮差以及第一水线差数据计算最高潮位的第二水线差数据，根据第二水线差数据向陆一侧推移所有的采样点后进行样条插值，得到待提取区域的海岸线数据。本发明专利技术可以有效地提高海岸线提取效率和精度。

A coastline extraction method and system based on remote sensing image classification

The invention relates to a coastline extraction method and system based on remote sensing image classification. Including: the input of the remote sensing image multi-scale segmentation, extracting the first land in remote sensing image boundary data and second sea boundary data, get to the outer side of the land boundary data; sampled at the outer boundary of the data, and at each sampling point on the first line calculation of the two sea boundary data difference data; calculation of two remote sensing images of the first and the second tide tide, and to extract the highest tide level area, and calculate the first tidal range between the first and second tide tide, and between second and second the highest tide tide tide difference; difference data according to the second line first second tidal tidal range, and the first difference data to calculate the highest tide level line the spline interpolation based on second line difference data on the landward side over all sampling points, to obtain the extraction area of coastline data . The invention can effectively improve the coastline extraction efficiency and accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法及系统
本专利技术涉及生态环境监测
，特别涉及一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法及系统。
技术介绍
海岸线是海洋与陆地的功能分界线。其中，一般粉砂淤泥质光滩海岸岸线又是我国海岸线的重要组成部分。一般粉砂淤泥质光滩海岸的滩面十分平缓，坡度仅有1/1000～1/3000。一般粉砂淤泥质光滩海岸的潮间带范围较广阔，在潮间带上可以看到明显的潮沟发育。对一般粉砂淤泥质光滩海岸岸线进行识别提取，不仅是开展海陆耦合作用、城市扩张、沿海区域开发等工作内容的前提条件，同时也是地理信息管理、海岸带调查等研究工作的重要课题。传统的粉砂淤泥质光滩海岸岸线提取方法往往依赖于实地数据测绘，即由测绘人员于大潮或高潮时期在实地利用摄影测量技术和一定的仪器设备进行实时测量，这种方法费时费力，效率极低、而且受人为经验影响严重，最关键的问题是不能对全海岸线进行实时、动态地测量，很难反映海岸线的动态变化。为了改进实地测绘的效率问题，基于遥感技术的海岸线提取方法脱颖而出。现有基于遥感技术的粉砂淤泥质光滩海岸岸线提取一般利用遥感影像分类方法来提取海岸线，利用目标地物的光谱和结构特点，通过目视解译的方法直接从遥感影像上获取海岸线的空间位置信息。但是由于航空摄影或卫星过境时的时间很难与当地的高潮时间点对应起来，所以一般遥感监督、半监督或非监督分类所提取的水陆边界往往都不是真正意义上的海岸线(将影像数据中的水陆交界线作为了该海岸的海岸线)。就现有相关技术来看，大部分的海岸线自动提取算法都是研究如何利用数字图像处理技术来提取瞬时水陆界线，其本质上是一个数字图像分割聚类的过程，相关的技术方法很多，其基本技术方案如下：A、输入单时间序列遥感影像数据；主要包括Landsat(美国陆地探测卫星系统)、SPOT(地点)、SAR(合成孔径雷达)、QuickBird(快鸟卫星)、IKONOS(伊科诺斯卫星)等；B、海岸线分类特征选取；主要包括色调、颜色、形状、大小、纹理、阴影、相关布局等；C、水域与陆地区域解译方法研究：主要包括目视解译、监督分类、半监督分类、非监督分类等；D、海岸线自动追踪算法：主要包括Roberts算法、Prewitt算法、Sobel算法、Laplace算法、Canny算法等。综上所述，虽然遥感技术具有实时、动态、周期短、范围大等优势，但是现有基于遥感技术的海岸线提取方法却仅仅将影像数据中的水陆交界线作为了该海岸的海岸线，但实际情况是一般遥感影像的成像时间往往都不能准确对应当地的大潮或高潮水位线，所以必须利用一般潮位水线推演高潮水线，因此，识别或提取严格意义上的海岸线的技术还很不成熟。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法及系统，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。为了解决上述问题，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法，包括以下步骤：步骤a：对输入的遥感影像进行多尺度分割，其中，所述输入的遥感影像包括位于同一区域的第一遥感影像和第二遥感影像；步骤b：提取所述第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，并合并所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，根据合并数据得到向陆一侧的外边界数据；步骤c：在所述向陆一侧的外边界数据上进行采样，并在每个采样点上计算所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据的第一水线差数据；步骤d：通过验潮数据或者潮汐模型数据分别得到第一遥感影像和第二遥感影像的第一潮位和第二潮位，以及待提取区域的最高潮位，并计算所述第一潮位与第二潮位之间的第一潮差，以及所述第二潮位与最高潮位之间的第二潮差；步骤e：根据所述第一潮差、第二潮差以及第一水线差数据计算所述最高潮位的第二水线差数据，并根据所述第二水线差数据向陆一侧推移所有的采样点后进行样条插值，得到所述待提取区域的海岸线数据。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，所述对输入的遥感影像进行多尺度分割具体为：利用面向对象的图像分类方法对输入的遥感影像进行多尺度分割，所述多尺度分割的多光谱波段包括蓝绿谱段B1、绿谱段B2、红谱段B3和近红外谱段B4，每个多光谱波段的权重因子Qi为：本专利技术实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，所述对输入的遥感影像进行多尺度分割具体包括：步骤a1：分别设置分割尺度、形状因子和紧致度因子的数值；步骤a2：根据权重因子、分割尺度、形状因子和紧致度因子分别对多光谱波段B1、B2、B3和B4进行多尺度分割。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤b中，所述提取第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据具体为：根据多尺度分割后的对象建立运算特征“NDWI”，利用阈值分类法提取所述第一遥感影像和第二遥感影像中的海水区域，通过空间数据处理将所述第一遥感影像和第二遥感影像中的海水区域的面矢量数据转为线矢量数据，并根据线矢量数据得到所述第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据；其中，所述“NDWI”的计算公式为：本专利技术实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤e中，所述第二水线差数据ΔSBC的计算公式为：上述公式中，ΔTAB表示第一潮差、ΔTBC表示第二潮差、ΔSAB表示第一水线差数据，i表示采样点序号。本专利技术实施例采取的另一技术方案为：一种基于遥感影像分类的海岸线提取系统，包括：影像分割模块：用于对输入的遥感影像进行多尺度分割，其中，所述输入的遥感影像包括位于同一区域的第一遥感影像和第二遥感影像；海陆交界线提取模块：用于提取所述第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据；海陆交界线合并模块：用于合并所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，根据合并数据得到向陆一侧的外边界数据；第一水线差计算模块：用于在所述向陆一侧的外边界数据上进行采样，并在每个采样点上计算所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据的第一水线差数据；潮差计算模块：用于通过验潮数据或者潮汐模型数据分别得到第一遥感影像和第二遥感影像的第一潮位和第二潮位，以及待提取区域的最高潮位，并计算所述第一潮位与第二潮位之间的第一潮差，以及所述第二潮位与最高潮位之间的第二潮差；第二水线差计算模块：用于根据所述第一潮差、第二潮差以及第一水线差数据计算所述最高潮位的第二水线差数据；岸线计算模块：用于根据所述第二水线差数据向陆一侧推移所有的采样点后进行样条插值，得到所述待提取区域的海岸线数据。本专利技术实施例采取的技术方案还包括：所述影像分割模块对输入的遥感影像进行多尺度分割具体为：利用面向对象的图像分类方法对输入的遥感影像进行多尺度分割，所述多尺度分割的多光谱波段包括蓝绿谱段B1、绿谱段B2、红谱段B3和近红外谱段B4，每个多光谱波段的权重因子Qi为：本专利技术实施例采取的技术方案还包括：所述影像分割模块对输入的遥感影像进行多尺度分割具体为：分别设置分割尺度、形状因子和紧致度因子的数值；根据权重因子、分割尺度、形状因子和紧致度因子分别对多光谱波段B1、B2、B3和B4进行多尺度分割。本专利技术实施例采取的技术方案还包括海水区域提取模块，所述海水区域提取模块用于根据多尺度分割后的对象建立运算特征“NDW本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a：对输入的遥感影像进行多尺度分割，其中，所述输入的遥感影像包括位于同一区域的第一遥感影像和第二遥感影像；步骤b：提取所述第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，并合并所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，根据合并数据得到向陆一侧的外边界数据；步骤c：在所述向陆一侧的外边界数据上进行采样，并在每个采样点上计算所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据的第一水线差数据；步骤d：通过验潮数据或者潮汐模型数据分别得到第一遥感影像和第二遥感影像的第一潮位和第二潮位，以及待提取区域的最高潮位，并计算所述第一潮位与第二潮位之间的第一潮差，以及所述第二潮位与最高潮位之间的第二潮差；步骤e：根据所述第一潮差、第二潮差以及第一水线差数据计算所述最高潮位的第二水线差数据，并根据所述第二水线差数据向陆一侧推移所有的采样点后进行样条插值，得到所述待提取区域的海岸线数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像分类的海岸线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a：对输入的遥感影像进行多尺度分割，其中，所述输入的遥感影像包括位于同一区域的第一遥感影像和第二遥感影像；步骤b：提取所述第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，并合并所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据，根据合并数据得到向陆一侧的外边界数据；步骤c：在所述向陆一侧的外边界数据上进行采样，并在每个采样点上计算所述第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据的第一水线差数据；步骤d：通过验潮数据或者潮汐模型数据分别得到第一遥感影像和第二遥感影像的第一潮位和第二潮位，以及待提取区域的最高潮位，并计算所述第一潮位与第二潮位之间的第一潮差，以及所述第二潮位与最高潮位之间的第二潮差；步骤e：根据所述第一潮差、第二潮差以及第一水线差数据计算所述最高潮位的第二水线差数据，并根据所述第二水线差数据向陆一侧推移所有的采样点后进行样条插值，得到所述待提取区域的海岸线数据。2.根据权利要求1所述的基于遥感影像分类的海岸线提取方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述对输入的遥感影像进行多尺度分割具体为：利用面向对象的图像分类方法对输入的遥感影像进行多尺度分割，所述多尺度分割的多光谱波段包括蓝绿谱段B1、绿谱段B2、红谱段B3和近红外谱段B4，每个多光谱波段的权重因子Qi为：3.根据权利要求2所述的基于遥感影像分类的海岸线提取方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述对输入的遥感影像进行多尺度分割具体包括：步骤a1：分别设置分割尺度、形状因子和紧致度因子的数值；步骤a2：根据权重因子、分割尺度、形状因子和紧致度因子分别对多光谱波段B1、B2、B3和B4进行多尺度分割。4.根据权利要求3所述的基于遥感影像分类的海岸线提取方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述提取第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据具体为：根据多尺度分割后的对象建立运算特征“NDWI”，利用阈值分类法提取所述第一遥感影像和第二遥感影像中的海水区域，通过空间数据处理将所述第一遥感影像和第二遥感影像中的海水区域的面矢量数据转为线矢量数据，并根据线矢量数据得到所述第一遥感影像和第二遥感影像中的第一海陆交界线数据和第二海陆交界线数据；其中，所述“NDWI”的计算公式为：5.根据权利要求4所述的基于遥感影像分类的海岸线提取方法，其特征在于，在所述步骤e中，所述第二水线差数据ΔSBC的计算公式为：上述公式中，ΔTAB表示第一潮差、ΔTBC表示第二潮差、ΔSAB表示第一水线差数据，i表示采样点序号。6.一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩宇，陈劲松，易琳，姜小砾，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44