遥感影像地理场景的分割方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种遥感影像地理场景的分割方法及装置，所述方法包括：提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征；根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑；将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取所述目标遥感影像中的地理场景单元。本发明专利技术实施例提供的遥感影像地理场景的分割方法及装置，通过提取地理对象的空间结构特征，进行多层图聚合，实现自动的面向地理场景的遥感影像分割，有助于城市功能区建模提取及空间划分，结果可应用于城市功能区制图、城市规划、城市资源分配和管理和城市景观生态调查。

Segmentation Method and Device for Geographic Scene of Remote Sensing Images

The embodiment of the present invention provides a method and device for segmentation of geographical scene of remote sensing image, which includes: extracting the spatial structure characteristics of each geographical object in the target remote sensing image; aggregating and generating multi-layer homogeneous patches of different categories according to the spatial structure characteristics of all geographical objects; overlapping and intersecting multi-layer homogeneous patches of different categories in space to obtain the target remote sensing image. Geographic Scene Unit in Sensory Images. The method and device of remote sensing image geographic scene segmentation provided by the embodiment of the present invention can realize automatic geographic Scene-Oriented remote sensing image segmentation by extracting the spatial structure characteristics of geographic objects and aggregating multi-layer maps, which is helpful for urban functional area modeling, extraction and spatial division. The results can be applied to urban functional area mapping, urban planning, urban resource allocation and management. Urban landscape ecological survey.

【技术实现步骤摘要】
遥感影像地理场景的分割方法及装置
本专利技术实施例涉及遥感数据处理
，尤其涉及一种遥感影像地理场景的分割方法及装置。
技术介绍
地理场景是指由多种地理对象联合分布构成的闭合影像单元，在每一地理场景内同类型地理对象具有相似的空间结构特征。地理场景与计算机视觉中场景概念不同，后者是指在一幅图片所包含的内容，例如“海岸”、“高山”、“乡村”、“街道”和“建筑物”。因此几乎任何一幅图片都可以被视为一个计算机视觉场景。可以发现，计算机视觉中场景概念缺乏一个明确的定义，因而无法被数学形式化表达和建模提取。所述地理场景是将地理学的空间分布理论与计算机视觉的场景进行结合。地理场景分割技术主要应用于遥感影像中城市功能区提取，而城市功能区是城镇化建设监测、城市规划、资源分配与管理以及城市景观生态调查的基本单元，因此地理场景地图是城市调查和研究的必要支撑数据。但是地理场景地图是难以获得的，原因有二：首先，现有的图像特征也无法支持地理场景的分割提取。常用的图像特征包括视觉特征和抽象特征，视觉特征包括颜色、几何、纹理等，抽象特征是在视觉特征基础上利用机器学习模型提取的深度学习特征或者潜在主题特征。这些特征都无法表达地理对象的空间结构特征，因此无法用于地理场景分割提取。其次，现有的图像分割技术无法分割提取大面积、高异质性的地理场景。例如，多分辨率对象分割(MRS)，其本质是为了生成均质的影像对象用于表达地理对象或景观斑块，分割结果并不能代表复杂的地理场景图斑。再如，语义分割是基于像素分类技术对图像就行语义标注分割，但是每一地理场景中都包含大量不同类别的像素，因此语义分割技术不适用于地理场景分割。因此，现有技术中的图像特征以及分割方法都不能实现地理场景分割的目的，如何实现地理场景分割，仍然是未解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的遥感影像地理场景的分割方法及装置。为了解决上述技术问题，一方面，本专利技术实施例提供一种遥感影像地理场景的分割方法，包括：提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征；根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑；将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取所述目标遥感影像中的地理场景单元。另一方面，本专利技术实施例提供一种遥感影像地理场景的分割装置，包括：特征提取模块，用于提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征；图斑聚合模块，用于根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑；地理场景生成模块，用于将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取所述目标遥感影像中的地理场景单元。再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述的方法。又一方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的方法。本专利技术实施例提供的遥感影像地理场景的分割方法及装置，通过提取地理对象的空间结构特征，进行多层图聚合，实现自动的面向地理场景的遥感影像分割，有助于城市功能区建模提取及空间划分，结果可应用于城市功能区制图、城市规划、城市资源分配和管理和城市景观生态调查。附图说明图1为本专利技术实施例提供的遥感影像地理场景的分割方法示意图；图2为本专利技术实施例提供的多层图聚合的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的延展算法示意图；图4为本专利技术实施例提供的遥感影像地理场景的分割装置示意图；图5为本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的遥感影像地理场景的分割方法示意图，如图1所示，本专利技术实施例提供一种遥感影像地理场景的分割方法，该方法包括：步骤S101、提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征；步骤S102、根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑；步骤S103、将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取所述目标遥感影像中的地理场景单元。具体来说，地理场景是空间上连续、不重叠的影像图斑，由多种不同地理对象构成且能被抽象表达为同一的功能语意，在一个地理场景内同类型地理对象具有相似的空间结构特征。地理对象简称为对象。在获取目标遥感影像的土地覆盖分类图之后，根据土地覆盖分类图，逐个提取每一地理对象的空间结构特征，用于表达地理对象的空间结构信息，即，用于表达地理对象的距离、拓扑等空间关系。然后，进行多层图聚合，根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑，针对每一类地理对象生成空间连续且内部均质的图斑，每一类图斑组织存储在一层上。例如，在一张遥感影像中，通过多层图聚合，可以获取裸土层、植被层、水层等均质图斑。最后，将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取目标遥感影像中的地理场景单元。本专利技术实施例提供的遥感影像地理场景的分割方法，通过提取地理对象的空间结构特征，进行多层图聚合，实现自动的面向地理场景的遥感影像分割，有助于城市功能区建模提取及空间划分，结果可应用于城市功能区制图、城市规划、城市资源分配和管理和城市景观生态调查。在上述实施例的基础上，进一步地，所述提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征，具体包括：计算不同土地覆盖类别的公共边长占目标地理对象边长的比例，作为所述目标地理对象的拓扑邻接结构特征；计算所述目标地理对象与不相邻的各类地理对象的最小距离、平均距离和最高频方向中的至少一种，作为所述目标地理对象的拓扑分离结构特征；所述空间结构特征包括所述拓扑邻接结构特征和所述拓扑分离结构特征。具体来说，空间结构特征包括拓扑邻接结构特征和拓扑分离结构特征。提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征，包括提取拓扑邻接结构特征和提取拓扑分离结构特征两个步骤。针对目标地理对象，计算不同土地覆盖类别的公共边长占该目标地理对象边长的比例，作为该目标地理对象的拓扑邻接结构特征。计算该目标地理对象与不相邻的各类地理对象的最小距离、平均距离和最高频方向中的至少一种，作为该目标地理对象的拓扑分离结构特征。拓扑分离结构特征用于度量每个地理对象与不相邻的各类地理对象的空间关系。例如，假设考虑K类地理对象Cj(1≤j≤K)，每个地理对象到每个类别的最小距离、平均距离和主要方向用于表达空间分离关系。O0到Cj的最小距离被表达为Minj，O0到Cj的平均距离为Avej，O0到Cj的最高频方向为Dirj。因此，每个地理对象的拓扑分离结构特征可以被表达为三个K维的特征向量。本专利技术实施例提供的遥感影像地理场景的分割方法，通过提取地理对象的空间结构特征，进行多层图聚合，实现自动的面向地理场景的遥感影像分割，有助于城市功能区建模提取及空间划分，结果可应用于城市功能区制图、城市规划、城市资源分配和管理和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种遥感影像地理场景的分割方法，其特征在于，包括：提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征；根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑；将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取所述目标遥感影像中的地理场景单元。

【技术特征摘要】
1.一种遥感影像地理场景的分割方法，其特征在于，包括：提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征；根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑；将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取所述目标遥感影像中的地理场景单元。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取目标遥感影像中每一地理对象的空间结构特征，具体包括：计算不同土地覆盖类别的公共边长占目标地理对象边长的比例，作为所述目标地理对象的拓扑邻接结构特征；计算所述目标地理对象与不相邻的各类地理对象的最小距离、平均距离和最高频方向中的至少一种，作为所述目标地理对象的拓扑分离结构特征；所述空间结构特征包括所述拓扑邻接结构特征和所述拓扑分离结构特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有地理对象的空间结构特征聚合生成多层不同类别的均质图斑，具体包括：根据第一类地理对象的空间结构特征生成第一层均质图斑；根据第二类地理对象的空间结构特征生成第二层均质图斑；依次，根据不同类地理对象的空间结构特征生成不同层的均质图斑。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一类地理对象的空间结构特征生成第一层均质图斑，具体包括：针对所述第一类地理对象，将具有相似空间结构特征的地理对象进行聚合，生成若干个对象簇；对若干个对象簇进行延展运算，生成所述第一层均质图斑。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多层不同类别的均质图斑进行空间叠加求交，获取所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜世宏，张修远，杜守基，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京,11