一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法技术

本发明专利技术公开一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，步骤为：获得研究对象对应的若干遥感图像；对图像进行锐化处理并自动进行水陆划分；在提取的水体影像上测算NDWI值并确定水陆边界；在自动做标记兴趣区时，先以水域和陆地两种分类为标准，标注一次兴趣区；再以水域、陆地和湿地三类为标准，标注一次兴趣区；将两次标记得到的兴趣区图像进行比较，对比获得两次标注间的差异是否符合要求，即是否小于差异阈值；若大于差异阈值则利用微波遥感影像进行验证与修正；选取最适合的图像作为标记结果，从而大幅度减少直接标记时由湿地产生的误差。本发明专利技术能够大幅度减少湿地处理不当对结果的影响，使水域轮廓提取更便捷与客观。

A remote sensing image error detection method for Lake Wetland

The invention discloses an error detection method for remote sensing image of Lake wetland, which comprises the following steps: obtaining several remote sensing images corresponding to the object of study; sharpening the image and automatically dividing land and water; calculating NDWI value and determining land and water boundary on the extracted water image; and marking interest area automatically with water and land first. The first interest area is labeled according to the classification criteria of land, water and wetland. The second interest area is labeled according to the criteria of water, land and wetland. Wave remote sensing image is validated and corrected, and the most suitable image is selected as the result of labeling, thus greatly reducing the error caused by wetland when directly labeling. The invention can greatly reduce the influence of improper wetland treatment on the results, and make the water contour extraction more convenient and objective.

【技术实现步骤摘要】
一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法
本专利技术属于数字图像处理与模式识别
，特别涉及一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法。
技术介绍
卫星遥感监测使快速获取地表水体时空分布信息地有效手段之一。卫星遥感图像具有分辨率较高，覆盖范围广且可以免费获取地显著特点，利用该数据开展地表水体信息与遥感监测，可以快速掌握水体信息，获得较为客观的旱涝灾害监测信息，对于防洪防旱，水资源调查，海岸线变化，环境检测等领域都具有重要的作用。随着遥感技术的成熟，水域成为了目前遥感领域的一大重点研究对象。水域轮廓能反应水体的多种信息，其体现了自然的发展方向，人类文明程度，同时也对改善附近城市气候有着十分重大的意义。湿地指天然或人工形成的沼泽地等带有静止或流动水体的成片浅水区，还包括在低潮时水深不超过6米的水域。湿地与森林、海洋并称全球三大生态系统，在世界各地分布广泛。湿地生态系统中生存着大量动植物，很多湿地被列为自然保护区。20世纪中后期由于湿地围垦、生物资源的过度利用、湿地环境污染、湿地水资源过度利用、大江大河流域水利工程建设、泥沙淤积、海岸侵蚀与破坏、城市建设与旅游业的盲目发展等不合理利用导致湿地生态系统退化[中国湿地资源的退化及其原因分析]，造成湿地面积缩小，水质下降、水资源减少甚至枯竭、生物多样性降低、湿地功能降低甚至丧失。因此迫切需要对湿地进行保护、恢复和重建。湿地恢复包括湿地的恢复、湿地改建以及湿地重建，是指通过生态技术或生态工程对退化或消失的湿地进行修复或重建，再现退化前的结构和功能，以及相关的物理、化学和生物学特性，使其发挥应有的作用在进行湖泊面积识别时，常由于湿地与湖泊RGB值相近而产生误差，目前在湿地误差判别方面仍有不足，故应采取更为客观有效的方法。本专利技术采用将图像进行两次分类标记进行面积对比的方法判定图像真实轮廓，从而避免由于湿地识别不精准造成的误差。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种能够大幅度减少湿地处理不当对结果的影响，使水域轮廓提取更便捷与客观的湖泊湿地遥感图像误差检测方法。技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术提供一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，包括如下步骤：(1)获得研究对象对应的若干遥感图像；(2)对图像进行锐化处理并自动进行水陆划分；(3)在提取的水体影像上测算NDWI值并确定水陆边界；(4)在自动做标记兴趣区时，先以水域和陆地两种分类为标准，标注一次兴趣区；(5)再以水域、陆地和湿地三类为标准，标注一次兴趣区；(6)将两次标记得到的兴趣区图像进行比较，对比获得两次标注间的差异是否符合要求，即是否小于差异阈值；(7)若大于差异阈值则利用微波遥感影像进行验证与修正；(8)选取最适合的图像作为标记结果，从而大幅度减少直接标记时由湿地产生的误差。进一步的，所述步骤(2)中对图像进行锐化处理是采用拉普拉斯锐化进行处理。进一步的，所述步骤(3)中测算NDWI值的表达式如下：NDWI＝(K(G)-K(R))/(K(G)+K(R))K(G)是基于绿波段的归一化比值指数；K(R)是基于近红外波段的归一化比值指数。进一步的，所述步骤(4)中以水域和陆地两种分类为标准，标注一次兴趣区的具体步骤如下：(4.1)根据每一增长区的NDWI值，计算得到水体判别阈值；(4.2)在已人工标记好的图像中进行测算；(4.3)计算被识别为陆地部分的NDWI值，并取其均值，以此作为陆地的监测阈值L；计算被识别为水域部分的NDWI值，并取其均值，以此作为水域部分的监测阈值W，以此完成分为两类的标记；(4.4)利用水面各处NDWI值与水体识别阈值做对比处理，若研究区域NDWI值较所述水体判别阈值大，则可判定其为水域；若研究区域NDWI值较所述水体判别阈值小，且较陆地判别出差异不大，则可判定其为陆地。进一步的，所述步骤(5)中以水域、陆地和湿地三类为标准，标注一次兴趣区的具体步骤如下：(5.1)计算被识别为湿地部分的NDWI值，并取其均值，以此作为湿地的监测阈值D；添加湿地分类后完成分为三类的标记；(5.2)利用水面各处NDWI值与水体识别阈值做对比处理，若研究区域NDWI值较所述水体判别阈值大，则可判定其为水域；若研究区域NDWI值较所述水体判别阈值小，且较湿地判别阈值大，则可判定其为湿地；若研究区域NDWI值较所述湿地判别阈值小，且较陆地判别出差异不大，则可判定其为陆地。进一步的，所述步骤(6)中将两次标记得到的兴趣区图像进行比较的具体步骤如下：设定差异比，若差异值较差异比高，则利用微波遥感影像进行校正；若差异值较差异比低，即误差可接受，则固定选择第二次标记的结果作为最终结果。进一步的，所述步骤(1)中遥感图像为卫星遥感影像，所述卫星遥感影像为由Landsat系列卫星采集的光学影像。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术通过采用检测并校正湖泊湿地遥感图像判别误差的方法，包括：确定设定区域的卫星遥感图像，对图像进行去噪处理，自动进行水陆划分。针对水体区域测算NDWI值，并由NDWI值计算得到阈值，确定水陆边界。进行兴趣区标记处理，先以水域陆地两种分类为标准，标注一次兴趣区；再以水域、陆地和湿地三类为标准，标注一次兴趣区。至此将两次标记得到的兴趣区图像进行比较，对比获得两次标注间的差异。设定合适的差异比例，若差异过大则利用微波遥感影像进行验证与修正。最终选取最适合的图像作为标记结果，继续项目所需要的后期处理步骤。此方法可大幅度减少直接标记时由湿地产生的误差，使结果更具客观性。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为实施例中2000年5月19日的洪泽湖湖泊遥感卫星拍摄所得预览图；图3为实施例中图2进行图像增强后的结果示意图；图4为实施例中对图像以水域和陆地两种标准进行分类得到的结果示意图；图5为实施例中对图像以水域、陆地和湿地三种标准进行分类得到的结果示意图；图6为实施例中比较后进行轮廓提取后的示意图；图7为实施例中滤除散点后，提取的主要湖泊洪泽湖示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本专利技术。如图1所示，本专利技术实施例公开了一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，该方法包括：S101、获取设定地理区域的卫星遥感图像；具体的，本专利技术实施例用于在从卫星拍摄获得的遥感图像中识别水域与陆地，提取水域轮廓。卫星遥感图像具有较高的宏观性和实时性，具体在实施本专利技术实施例技术方案时，可根据需求选择特定日期，特定水域或特定地理区域的卫星遥感图像。如图2所示为2000年5月19日的洪泽湖湖泊遥感卫星拍摄所得预览图，该图即为获取的卫星遥感图像。S102、对图像进行等处理并自动进行水陆划分；拉普拉斯锐化是以图像邻域内像素灰度差分计算为基础的一种图像领域增强算法，即当检测出某一邻域中心的像素灰度低于周围其他值时，进一步减小此中心像素点的灰度，而对于中心像素点灰度高的情况则进一步增强其灰度。其使用对领域中心像素的四个方向求卷积获得一个中心值，对于处理结果再加一个衰减因子，可以实现锐化处理，提高图像的对比度而使图像更为清晰。如图3所示，即为针对图2进行蜕化处理后的结果示意图。S103、在提取的水体影像上测算NDWI值并确定水陆边界；具体地，NDWI＝(K(G)-K(R))/(K(G)+K(R))K(G)是基于绿波段的归一化比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获得研究对象对应的若干遥感图像；(2)对图像进行锐化处理并自动进行水陆划分；(3)在提取的水体影像上测算NDWI值并确定水陆边界；(4)在自动做标记兴趣区时，先以水域和陆地两种分类为标准，标注一次兴趣区；(5)再以水域、陆地和湿地三类为标准，标注一次兴趣区；(6)将两次标记得到的兴趣区图像进行比较，对比获得两次标注间的差异是否符合要求，即是否小于差异阈值；(7)若大于差异阈值则利用微波遥感影像进行验证与修正；(8)选取最适合的图像作为标记结果，从而大幅度减少直接标记时由湿地产生的误差。

【技术特征摘要】
1.一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获得研究对象对应的若干遥感图像；(2)对图像进行锐化处理并自动进行水陆划分；(3)在提取的水体影像上测算NDWI值并确定水陆边界；(4)在自动做标记兴趣区时，先以水域和陆地两种分类为标准，标注一次兴趣区；(5)再以水域、陆地和湿地三类为标准，标注一次兴趣区；(6)将两次标记得到的兴趣区图像进行比较，对比获得两次标注间的差异是否符合要求，即是否小于差异阈值；(7)若大于差异阈值则利用微波遥感影像进行验证与修正；(8)选取最适合的图像作为标记结果，从而大幅度减少直接标记时由湿地产生的误差。2.根据权利要求1所述的一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中对图像进行锐化处理是采用拉普拉斯锐化进行处理。3.根据权利要求1所述的一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中测算NDWI值的表达式如下：NDWI＝(K(G)-K(R))/(K(G)+K(R))K(G)是基于绿波段的归一化比值指数；K(R)是基于近红外波段的归一化比值指数。4.根据权利要求1所述的一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，其特征在于，根据权利要求1所述的一种湖泊湿地遥感图像误差检测方法，其特征在于，所述步骤(4)中以水域和陆地两种分类为标准，标注一次兴趣区的具体步骤如下：(4.1)根据每一增长区的NDWI值，计算得到水体判别阈值；(4.2)在已人工标记好的图像中进行测算；(4.3)计算被识别为陆地部分的NDWI值，并取其均值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈嘉琪，李昊菲，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32