基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法技术

本发明专利技术公开一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，通过对梯田区域的高分辨率影像进行边缘检测得到边缘图像；然后对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；再次根据等高线走向对边缘图像进行定向搜索，从每个边缘像元出发沿等高线走向搜索下一个像元是否为边缘像元，若是，则连接并重复上一步的检查，若不是，则搜索终止；最后对上一步结果使用适当的阈值剔除结果中的伪田坎信息和进行矢栅转换，即得到提取区域的梯田田坎。本发明专利技术提供传统梯田提取方法所不能提供的田坎信息，能为农业生产管理和水土保持监测等提供更丰富的基础数据。

【技术实现步骤摘要】
基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法
本专利技术涉及地理信息技术应用领域，具体涉及一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法。
技术介绍
梯田是在山坡地上沿等高线方向修筑的台阶状田地，是促进农业生产和治理水土流失的有效措施。获取一定区域内的梯田信息一直是农业生产和水土保持工作中关注的重点问题。随着高分辨率遥感影像的获取越来越便利，国内外已有许多基于高分辨遥感影像提取梯田的研究成果。但是，现有的技术多局限于梯田所在区域的提取，如当前应用较广的有监督或无监督遥感影像分类的方法、傅里叶变换法、纹理分析法等，均只能得到一个整体的梯田范围区域，无法提供梯田田坎信息。当前针对于梯田田坎信息提取的研究还鲜有所闻。梯田田坎信息在农业生产管理、水土保持、全国土地调查等工作中有着重要意义。首先，在实际的农业生产中往往是以单个田块为生产单位；其次，在水土流失过程中，梯田区最先被侵蚀所破坏的往往是梯田田坎；最后，在每十年开展一次的全国土地调查中也需要统计田坎信息计算田坎系数。因此，如何获取梯田区域的田坎信息成为了一个亟待解决的问题。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，用于提取梯田区域的田坎信息。技术方案：本专利技术的一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，其特征在于：依次包括以下步骤：(1)获取研究区高分辨率影像数据，并利用已有的底图资料或影像分类方法进行影像分割，提取仅包含梯田的区域；然后对其进行边缘检测，边缘检测后得到的是一个像元值由0和1组成的边缘图像，其中1代表检测到的边缘；高分辨率影像数据指高分辨率遥感影像或高精度数字正射影像；(2)对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；其中，数字高程模型指栅格DEM或等高线数据，等高线数据需要预处理转换成栅格DEM；具体的等高线方向编码方式为：使用数值1-8依次分别代表右，右下，下，左下，左，左上，上和右上8个等高线走向方向；右是指东，右下是指东南，下是指南，左下是指西南，左是指西，左上是指西北，上是指北，右上是指东北；(3)根据梯田是在山坡地上沿等高线方向修筑的台阶状田地的定义，对步骤(1)中得到的边缘图像进行定向搜索，遍历整个边缘图像矩阵，当目标像元值为0时，跳过该像元；当目标像元值为1时，根据等高线走向栅格中的方向，选择对应的定向搜索方式生成候选田坎栅格；(4)沿相应定向搜索方向对步骤(3)中得到的相邻的候选田坎像元进行连接和唯一值标识，并记录每一条连接栅格的长度；其中长度计算公式为：式中，L为连接栅格的长度，n为该线段中水平相连或竖直相连的像元的个数；m为该线段中对角相连的像元的个数；d为像元大小；(5)根据梯田田坎是沿等高线方向较长的线性要素的特征，以连接栅格长度的平均值为阈值，过滤掉检测中残存的伪田坎信息，即连接栅格长度低于阈值的田坎均为伪田坎；另外，此处的分割阈值也可以使用实地调查的一般田坎长度，或者从遥感影像中人工解译得出的一般田坎长度；(6)矢栅转换，将步骤(5)中得到的连接栅格转换成矢量线，得到梯田田坎线。进一步的，所述步骤(1)中所采用的边缘检测算子为Canny算子，Canny算子对线性要素更为敏感。进一步的，所述步骤(2)中等高线方向判断方法为：使用D8单流向算法，从数字高程模型中得到流向数据；然后，根据等高线与流向垂直的原理，将流向统一按顺时针或逆时针旋转90度即得到等高线走向。进一步的，所述步骤(2)中等高线方向判断方法为，统一按顺时针或逆时针方向，从正右方开始，搜索与当前处理像元P高程相等的相邻像元Q，记录下Q相对于P的方向即为P像元的等高线方向，对全部DEM的像元都进行该搜索，即得到等高线走向栅格。进一步的，所述步骤(3)中，对边缘图像中值为1的目标像元定向搜索，具体方法为：若该点的等高线走向为1，依次搜索与该目标像元邻接的右方、右上方、右下方像元，若右方像元值为1，则该右方像元为候选田坎像元，并以该像元为新的目标像元开始新的定向搜索；若右方像元为0，则搜索右上方像元；若右上方像元值为1，则该右上方像元为候选田坎像元，并以该像元为新的目标像元开始新的定向搜索；若右上方像元为0，则搜索右下方像元；若右下方像元值为1，则该右下方像元为候选田坎像元，并以该像元为新的目标像元开始新的定向搜索；若右下方像元为0，则停止该搜索；若等高线走向为其他值时，搜索方法与若该点的等高线走向为1的方法相同，仅优先判断顺序不同：值为2时优先判断顺序为右下方、右方、下方；值为3时优先判断顺序为下方、右下方、左下方；值为4时优先判断顺序为左下方、下方、左方；值为5时优先判断顺序为左方、左下方、左上方；值为6时优先判断顺序为左上方、左方、上方；值为7时优先判断顺序为上方、左上方、右上方；值为8时优先判断顺序为右上方、上方、右方。有益效果：本专利技术通过对梯田区域的高分辨率影像进行边缘检测得到边缘图像；然后对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；再次根据等高线走向对边缘图像进行定向搜索，从每个边缘像元出发沿等高线走向搜索下一个像元是否为边缘像元，若是，则连接并重复上一步的检查，若不是，则搜索终止；最后对上一步结果使用适当的阈值剔除结果中的伪田坎信息和进行矢栅转换，即得到提取区域的梯田田坎。本专利技术提供传统梯田提取方法所不能提供的田坎信息，能为农业生产管理和水土保持监测等提供更丰富的基础数据。附图说明图1是本专利技术的整体流程图；图2是实施例样区高分辨率遥感影像；图3是实施例样区边缘检测结果图像；图4是实施例样区数字高程模型；图5是本专利技术提供的等高线走向编码示意图；图6是实施例样区的等高线走向栅格；图7是实施例的定向搜索算法示意图；图8是本实施例最终的梯田田坎提取结果图。具体实施方式下面对本专利技术技术方案进行详细说明，但是本专利技术的保护范围不局限于所述实施例。如图1所示，本专利技术的一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，其特征在于：依次包括以下步骤：(1)获取研究区高分辨率影像数据，并利用已有的底图资料或影像分类方法进行影像分割，提取仅包含梯田的区域；然后对其进行边缘检测，边缘检测后得到的是一个像元值由0和1组成的边缘图像，其中1代表检测到的边缘；高分辨率影像数据指高分辨率遥感影像或高精度数字正射影像；(2)对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；其中，数字高程模型指栅格DEM或等高线数据，等高线数据需要预处理转换成栅格DEM；具体的等高线方向编码方式为：使用数值1-8依次分别代表右，右下，下，左下，左，左上，上和右上8个等高线走向方向；右是指东，右下是指东南，下是指南，左下是指西南，左是指西，左上是指西北，上是指北，右上是指东北；(3)根据梯田是在山坡地上沿等高线方向修筑的台阶状田地的定义，对步骤(1)中得到的边缘图像进行定向搜索，遍历整个边缘图像矩阵，当目标像元值为0时，跳过该像元；当目标像元值为1时，根据等高线走向栅格中的方向，选择对应的定向搜索方式生成候选田坎栅格；(4)沿相应定向搜索方向对步骤(3)中得到的相邻的候选田坎像元进行连接和唯一值标识，并记录每一条连接栅格的长度；其中长度计算公式为：式中，L为连接栅格的长度，n为该线段中水平相连或竖直相连的像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，其特征在于：依次包括以下步骤：(1)获取研究区高分辨率影像数据，并利用已有的底图资料或影像分类方法进行影像分割，提取仅包含梯田的区域；然后对其进行边缘检测，边缘检测后得到的是一个像元值由0和1组成的边缘图像，其中1代表检测到的边缘；高分辨率影像数据指高分辨率遥感影像或高精度数字正射影像；(2)对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；其中，数字高程模型指栅格DEM或等高线数据，等高线数据需要预处理转换成栅格DEM；具体的等高线方向编码方式为：使用数值1‑8依次分别代表右，右下，下，左下，左，左上，上和右上8个等高线走向方向；右是指东，右下是指东南，下是指南，左下是指西南，左是指西，左上是指西北，上是指北，右上是指东北；(3)对步骤(1)中得到的边缘图像进行定向搜索，遍历整个边缘图像矩阵，当目标像元值为0时，跳过该像元；当目标像元值为1时，根据等高线走向栅格中的方向，选择对应的定向搜索方式生成候选田坎栅格；(4)沿相应定向搜索方向对步骤(3)中得到的相邻的候选田坎像元进行连接和唯一值标识，并记录每一条连接栅格的长度；其中长度计算公式为：...

【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，其特征在于：依次包括以下步骤：(1)获取研究区高分辨率影像数据，并利用已有的底图资料或影像分类方法进行影像分割，提取仅包含梯田的区域；然后对其进行边缘检测，边缘检测后得到的是一个像元值由0和1组成的边缘图像，其中1代表检测到的边缘；高分辨率影像数据指高分辨率遥感影像或高精度数字正射影像；(2)对数字高程模型进行等高线方向判断和编码，生成等高线走向栅格；其中，数字高程模型指栅格DEM或等高线数据，等高线数据需要预处理转换成栅格DEM；具体的等高线方向编码方式为：使用数值1-8依次分别代表右，右下，下，左下，左，左上，上和右上8个等高线走向方向；右是指东，右下是指东南，下是指南，左下是指西南，左是指西，左上是指西北，上是指北，右上是指东北；(3)对步骤(1)中得到的边缘图像进行定向搜索，遍历整个边缘图像矩阵，当目标像元值为0时，跳过该像元；当目标像元值为1时，根据等高线走向栅格中的方向，选择对应的定向搜索方式生成候选田坎栅格；(4)沿相应定向搜索方向对步骤(3)中得到的相邻的候选田坎像元进行连接和唯一值标识，并记录每一条连接栅格的长度；其中长度计算公式为：式中，L为连接栅格的长度，n为该线段中水平相连或竖直相连的像元的个数；m为该线段中对角相连的像元的个数；d为像元大小；(5)根据梯田田坎是沿等高线方向较长的线性要素的特征，以连接栅格长度的平均值为阈值，过滤掉检测中残存的伪田坎信息，即连接栅格长度低于阈值的田坎均为伪田坎，仅保留长度超过该阈值的田坎信息；(6)矢栅转换，将步骤(5)中得到的连接栅格转换成矢量线，得到梯田田坎线。2.根据权利要求1所述的基于多源数据的梯田田坎自动化提取方法，其特征在于：所述步骤(1)中所采用的边缘检测算子为Canny算子。3...

【专利技术属性】
技术研发人员：代文，杨昕，刘海龙，程益涵，周齐飞，汤国安，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32