一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法和装置，通过对给定短时期内的同区域的N景遥感影像，选取一景作为基础影像；对其余影像进行几何精校正；采用决策树算法对所述校正后N景影像分别提取瞬时水边线；根据所述N条瞬时水边线获得高潮水边线集和低潮水边线集；获得高潮平均水边线和低潮平均水边线；再结合岸线标志点获得离散岸线点；将所述离散岸线点连接成线，获得海岸线。解决采用单景遥感影像提取水边线，然后进行潮位校正，存在其提取精度受单景遥感影像数据源影响较大的技术问题。达到了充分利用多景影像信息，降低对单景影像过于依赖而使得岸线提取精度较低的情况出现，实现高精度的自然岸线提取的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法和装置
本专利技术涉及海岸线提取
，尤其涉及一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法和装置。
技术介绍
海岸线为平均大潮高潮时的海陆分界线，如何可靠、准确、实时的监测海岸线的变化并测定其位置，对国家安全战略、沿海地区的经济建设、海洋生态保护、可持续发展等具有十分重要的意义。遥感技术的快速发展为高精度的海岸线提取提供了优质数据源。目前，采用遥感技术进行海岸线提取的主要手段为人工目视解译和计算机自动解译两大类。人工目视解译方法解译精度较高，但耗费巨大的人力物力，不仅效率低，而且还因解译专家不同而存在一定的经验误差。计算机自动解译方法主要分为三类，第一类是将岸线视作线目标进行提取，这种方法提取的海岸线通常是影像成像时刻的瞬时水边线，其线目标特征明显；第二类是将岸线视为陆地和海洋的分界线，通过陆地和海洋两类地物的识别，再通过提取它们的边界线位置实现岸线提取；而事实上，海岸线并非水边线，其为多年大潮高潮线的平均值，严格意义上讲，从影像上并没有明显的标志，特别是对于砂质海岸和淤泥质海岸这类自然海岸类型，由于很难获取其大潮时成像的遥感影像，从图像上看，海水、潮滩、乃至陆地上耐盐植物之间是渗入、穿插型逐渐过渡的，基本不存在连续的岸线标志物，没有明显的分界线，很难采用这两类方法提取其岸线位置。正如此，研究人员提出了第三类岸线提取方法，即潮位推算的岸线提取方法。目前这些研究方法大多采用单景遥感影像提取的水边线，然后进行潮位校正，其提取精度受到单景遥感影像数据源的影响较大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法和装置，解决了现有技术中采用单景遥感影像提取水边线，然后进行潮位校正，存在其提取精度受单景遥感影像数据源影响较大的技术问题。鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法和装置。第一方面，本专利技术提供了一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法，所述方法包括：对给定短时期内的同区域的N景遥感影像，选取一景作为基础影像，其中N为≥2的正整数；对除去所述基础影像的N-1景遥感影像进行几何精校正，得到校正后N景影像；采用决策树算法对所述校正后N景影像分别提取瞬时水边线，获得N条瞬时水边线；根据所述N条瞬时水边线获得高潮水边线集和低潮水边线集；根据所述高潮水边线集和所述低潮水边线集获得高潮平均水边线和低潮平均水边线；基于所述高潮平均水边线和所述低潮平均水边线，再结合获取的岸线标志点获得离散岸线点；将所述离散岸线点连接成线，获得海岸线。优选的，所述根据所述N条瞬时水边线获得高潮水边线集和低潮水边线集，包括：采用K-means算法自动聚类方法获得所述高潮水边线集和所述低潮水边线集。优选的，所述采用K-means算法自动聚类方法获得所述高潮水边线集和所述低潮水边线集，包括：其中，AvgDis(Line1,Line2)表示曲线段Line1和Line2的平均匹配度，m表示线段Line1上点的个数，n表示线段Line2上点的个数，Dis(x,Line)表示点x到曲线Line的距离，其定义为点x到曲线Line上所有点距离的最小值。优选的，所述根据所述高潮水边线集和所述低潮水边线集计算获得高潮平均水边线和低潮平均水边线，包括：设置一文本窗口阈值K，其中K＞0；使用边长为所述阈值K的正方形窗口对所述高潮水边线集和所述低潮水边线集中所有的边线点区域依次选取，获取对应M个边线点集合，其中M为正整数；对所述正方形窗口内的M个所述边线点集合分别计算平均值，获得高潮平均水边线点和低潮平均水边线点；将距离最近的两个所述高潮平均水边线点连接成线，生成高潮平均水边线；将距离最近的两个所述低潮平均水边线点连接成线，生成低潮平均水边线。优选的，所述设置一文本窗口阈值K，其中K＞0，包括：其中，K为阈值、窗口边长；CH为高潮水边线集；CL为低潮水边线集；AvgDis(CH,CL)为高潮水边线集和低潮水边线集之间的最小类间距离。优选的，所述基于所述高潮平均水边线和所述低潮平均水边线，再结合获取的岸线标志点获得离散岸线点，包括：在所述低潮平均水边线上任取一点a；根据所述a点获得所述高潮平均水边线上与所述a点距离最小的b点；根据所述a点与所述b点的位置，结合岸线标志点A，获得离散岸线点A’。第二方面，本专利技术提供了一种基于多景遥感影像的自然岸线提取装置，所述装置包括：第一选取单元，所述第一选取单元用于对给定短时期内的同区域的N景遥感影像，选取一景作为基础影像，其中N为≥2的正整数；第一校正单元，所述第一校正单元用于对除去所述基础影像的N-1景遥感影像进行几何精校正，得到校正后N景影像；第一获得单元，所述第一获得单元用于采用决策树算法对所述校正后N景影像分别提取瞬时水边线，获得N条瞬时水边线；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述N条瞬时水边线获得高潮水边线集和低潮水边线集；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述高潮水边线集和所述低潮水边线集获得高潮平均水边线和低潮平均水边线；第四获得单元，所述第四获得单元用于基于所述高潮平均水边线和所述低潮平均水边线，再结合获取的岸线标志点获得离散岸线点；第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述离散岸线点连接成线，获得海岸线。优选的，所述第二获得单元为采用K-means算法自动聚类方法获得所述高潮水边线集和所述低潮水边线集。优选的，所述装置还包括：其中，AvgDis(Line1,Line2)表示曲线段Line1和Line2的平均匹配度，m表示线段Line1上点的个数，n表示线段Line2上点的个数，Dis(x,Line)表示点x到曲线Line的距离，其定义为点x到曲线Line上所有点距离的最小值。优选的，所述装置还包括：第一文本单元，所述第一文本单元用于设置一文本窗口阈值K，其中K＞0；第六获得单元，所述第六获得单元用于使用边长为所述阈值K的正方形窗口对所述高潮水边线集和所述低潮水边线集中所有的边线点区域依次选取，获取对应M个边线点集合，其中M为正整数；第七获得单元，所述第七获得单元用于对所述正方形窗口内的M个所述边线点集合分别计算平均值，获得高潮平均水边线点和低潮平均水边线点；第一生成单元，第一生成单元用于将距离最近的两个所述高潮平均水边线点连接成线，生成高潮平均水边线；第二生成单元，所述第二生成单元用于将距离最近的两个所述低潮平均水边线点连接成线，生成低潮平均水边线。优选的，所述第一文本单元包括：其中，K为阈值、窗口边长；CH为高潮水边线集；CL为低潮水边线集；AvgDis(CH,CL)为高潮水边线集和低潮水边线集之间的最小类间距离。优选的，所述装置还包括：第二选取单元，所述第二选取单元用于在所述低潮平均水边线上任取一点a；第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述a点获得所述高潮平均水边线上与所述a点距离最小的b点；第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述a点与所述b点的位置，结合岸线标志点A，获得离散岸线点A’。优选的，所述装置还包括：第十获得单元，所述第十获得单元用于获得所述高潮平均水边线和所述低潮平均水边线之间的水平距离、水深、坡度角；第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述水平距离、水深、坡度角之间具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法，其特征在于，所述方法包括:对给定短时期内的同区域的N景遥感影像，选取一景作为基础影像，其中N为≥2的正整数；对除去所述基础影像的N‑1景遥感影像进行几何精校正，得到校正后N景影像；采用决策树算法对所述校正后N景影像分别提取瞬时水边线，获得N条瞬时水边线；根据所述N条瞬时水边线获得高潮水边线集和低潮水边线集；根据所述高潮水边线集和所述低潮水边线集获得高潮平均水边线和低潮平均水边线；基于所述高潮平均水边线和所述低潮平均水边线，再结合获取的岸线标志点获得离散岸线点；将所述离散岸线点连接成线，获得海岸线。

【技术特征摘要】
1.一种基于多景遥感影像的自然岸线提取方法，其特征在于，所述方法包括:对给定短时期内的同区域的N景遥感影像，选取一景作为基础影像，其中N为≥2的正整数；对除去所述基础影像的N-1景遥感影像进行几何精校正，得到校正后N景影像；采用决策树算法对所述校正后N景影像分别提取瞬时水边线，获得N条瞬时水边线；根据所述N条瞬时水边线获得高潮水边线集和低潮水边线集；根据所述高潮水边线集和所述低潮水边线集获得高潮平均水边线和低潮平均水边线；基于所述高潮平均水边线和所述低潮平均水边线，再结合获取的岸线标志点获得离散岸线点；将所述离散岸线点连接成线，获得海岸线。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N条瞬时水边线获得高潮水边线集和低潮水边线集，包括：采用K-means算法自动聚类方法获得所述高潮水边线集和所述低潮水边线集。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用K-means算法自动聚类方法获得所述高潮水边线集和所述低潮水边线集，包括：其中，AvgDis(Line1,Line2)表示曲线段Line1和Line2的平均匹配度，m表示线段Line1上点的个数，n表示线段Line2上点的个数，Dis(x,Line)表示点x到曲线Line的距离，其定义为点x到曲线Line上所有点距离的最小值。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述高潮水边线集和所述低潮水边线集计算获得高潮平均水边线和低潮平均水边线，包括：设置一文本窗口阈值K，其中K＞0；使用边长为所述阈值K的正方形窗口对所述高潮水边线集和所述低潮水边线集中所有的边线点区域依次选取，获取对应M个边线点集合，其中M为正整数；对所述正方形窗口内的M个所述边线点集合分别计算平均值，获得高潮平均水边线点和低潮平均水边线点；将距离最近的两个所述高潮平均水边线点连接成线，生成高潮平均水边线；将距离最近的两个所述低潮平均水边线点连接成线，生成低潮平均水边线。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述设置一文本窗口阈值K，其中K＞0，包括：其中，K为阈值、窗口边长；CH为高潮水边线集；CL为低潮水边线集；AvgDis(CH,CL)为高潮水边线集和低潮水边线集之间的最小类间距离。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述高潮平均水边线和所述低潮平均水边线，再结合获取的岸线标志点获得离散岸线点，包括：在所述低潮平均水边线上任取一点a；根据所述a点获得所述高潮平均水边线上与所述a点...

【专利技术属性】
技术研发人员：王常颖，刘芳潇，隋毅，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：山东,37