地表水体分类提取方法、系统、设备及计算机存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种地表水体分类提取方法、系统、设备及计算机存储介质，所述地表水体分类提取方法包括：将与地表水体相关的遥感影像中所有像元归类到一特征空间；所述特征空间由多个特征波段构成；于所述特征空间中选取位于角点的像元作为地物样本，并形成地物样本库；根据所述地物样本，对待分类像元进行分类，以获取地表分类结果；从所述地表分类结果中提取地表水体。本发明专利技术所述地表水体分类提取方法、系统、设备及计算机存储介质可快速自动的提取大面积水体，对不同状态下的水体都有一定的识别性，并且可以较好的抑制背景地物的影响。

【技术实现步骤摘要】
地表水体分类提取方法、系统、设备及计算机存储介质
本专利技术属于遥感影像分类
，涉及一种提取方法和系统，特别是涉及一种地表水体分类提取方法、系统、设备及计算机存储介质。
技术介绍
利用遥感影像快速自动地提取大面积地表水体是一个非常重要同时也颇具挑战性的一个课题。最近，由欧空局发布的哨兵2号免费光学数据为大面积水体提取提供了新的机遇。但是，在哨兵2号影像中精确提取不同状态、不同尺度的水体，同时抑制背景地物的影响，也成为一个开放性问题亟待解决。现有的水体提取算法可以分为以下三类：1.水体指数。水体指数是一种简单但是被广泛使用的用于水体制图的方法。一般而言，水体指数均是利用水体在绿光波段和近红外波段的光谱反射率差异来突出水体而弱化北京第五。常见的水体指数有归一化差异水体指数(NDWI)，改进NDWI(MNDWI)，自动水体提取指数(AWEI)等。水体指数是一种简单、快速有效的大面积提取遥感影像中水体的算法，但是大部分指数通常作用于特定的波段，例如MNDWI需要短波红外波段的参与，AWEI是为了Landsat8OLI数据而设计的，这也限制本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地表水体分类提取方法，其特征在于，包括：/n将与地表水体相关的遥感影像中所有像元归类到一特征空间；所述特征空间由多个特征波段构成；/n于所述特征空间中选取位于角点的像元作为地物样本，并形成地物样本库；/n根据所述地物样本，对待分类像元进行分类，以获取地表分类结果；/n从所述地表分类结果中提取地表水体。/n

【技术特征摘要】
1.一种地表水体分类提取方法，其特征在于，包括：
将与地表水体相关的遥感影像中所有像元归类到一特征空间；所述特征空间由多个特征波段构成；
于所述特征空间中选取位于角点的像元作为地物样本，并形成地物样本库；
根据所述地物样本，对待分类像元进行分类，以获取地表分类结果；
从所述地表分类结果中提取地表水体。


2.根据权利要求1所述的地表水体分类提取方法，其特征在于，所述多个特征波段包括tan(蓝色波段光谱值-绿色波段光谱值)、tan(蓝色波段光谱值-红色波段光谱值)、tan(蓝色波段光谱值-近红外波段光谱值)、tan(绿色波段光谱值-红色波段光谱值)、tan(绿色波段光谱值-近红外波段光谱值)及tan(红色波段光谱值-近红外波段光谱值)。


3.根据权利要求1所述的地表水体分类提取方法，其特征在于，不同角点的像元属于分属于不同的地物类别。


4.根据权利要求1所述的地表水体分类提取方法，其特征在于，所述根据所述地物样本，对待分类像元进行分类，以获取地表分类结果的步骤包括：
计算待分类像元与地物样本之间的光谱相似度；其中，所述待分类像元与地物样本之间的光谱相似度通过待分类像元的光谱与地物样本的光谱之间的光谱角度来表征。


5.根据权利要求4所述的地表水体分类提取方法，其特征在于，待分类像元的光谱与地物样本的光谱之间的光谱角度的计算公式为：



其中，Xi表示第i个像元的光谱，i＝1，2，3，…，N，N表示遥感影像中总的待分类像元个数，Yj表示第j类地物样本的光谱，M表示所述地物样本库中地物类别总数，α表示待分类像元的光谱Xi与地物样本的光谱Yj之间的光谱角度。


6.根据权利要求5所述的地表水体分类提取方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄惠，井怡，高鹏，
申请(专利权)人：中国科学院上海高等研究院，
类型：发明
国别省市：上海;31