一种基于遥感影像纹理特征的林地分布提取方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于遥感影像纹理特征的林地分布提取方法，该方法将遥感影像的光谱信息和纹理信息进行融合，实现两者的优势互补，提高林地分布提取精度；此外，该方法根据滑动窗口的灰度值集合计算灰度共生矩阵，一方面能够大大减少计算量，提升林地分布提取效率，另一方面，不需要对原始灰度影像进行灰阶压缩，完整保留原始灰度影像的灰阶信息，使得最终提取得到的纹理特征更加精细，提高林地分布提取结果的精准度。本申请还提供了一种基于遥感影像纹理特征的林地分布提取装置、设备及可读存储介质，其技术效果与上述方法的技术效果相对应。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遥感影像纹理特征的林地分布提取方法及装置
本申请涉及图像处理
，特别涉及一种基于遥感影像纹理特征的林地分布提取方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
森林是陆地生态系统的主体，在减缓全球气候变化、维持生态平衡等方面起着至关重要的作用。森林资源调查与监测可掌握森林资源的现状与消长变化、检验经营措施的有效性和合理性，为制定林业方针政策、宏观规划及森林资源经营方案提供重要的数据支撑。传统的森林资源规划设计调查以地面调查为主，成本高、周期长、工作量大，且时效性和准确性往往难以满足实际应用的需要。而遥感技术具有覆盖范围大、重访周期短、应用成本低等优势，能及时、准确地掌握森林类型、面积、结构质量、现状及动态变化情况，在森林区划、森林资源调查、森林类型精细识别、植被制图、动态变化监测等方面具有巨大的应用潜力。目前，高空间、高时间、高光谱分辨率的遥感影像为林地信息进一步精准识别提供了条件和可能，但受限于影像处理模式及分类方法等，高分辨率遥感影像精细识别林地信息的精度难以突破。随着人工智能技术的快速发展，深度学习逐渐成为一种有效的遥感影本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遥感影像纹理特征的林地分布提取方法，其特征在于，包括：/n获取待进行林地分布提取的遥感影像；/n选取所述遥感影像的预设波段作为原始灰度影像；初始化滑动窗口；/n根据所述滑动窗口的覆盖区域计算灰度共生矩阵进而计算纹理特征值，其中所述灰度共生矩阵根据灰度值集合生成，所述灰度值集合用于记录所述滑动窗口内的唯一灰度值；/n移动所述滑动窗口，重复计算灰度共生矩阵和纹理特征值的步骤，直至遍历所述原始灰度图像；根据全部所述纹理特征值，生成纹理特征图像；/n对所述遥感影像和所述纹理特征影像进行合并，得到多源输入影像；/n将所述多源输入影像输入林地分布提取模型，得到林地分布提取结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像纹理特征的林地分布提取方法，其特征在于，包括：
获取待进行林地分布提取的遥感影像；
选取所述遥感影像的预设波段作为原始灰度影像；初始化滑动窗口；
根据所述滑动窗口的覆盖区域计算灰度共生矩阵进而计算纹理特征值，其中所述灰度共生矩阵根据灰度值集合生成，所述灰度值集合用于记录所述滑动窗口内的唯一灰度值；
移动所述滑动窗口，重复计算灰度共生矩阵和纹理特征值的步骤，直至遍历所述原始灰度图像；根据全部所述纹理特征值，生成纹理特征图像；
对所述遥感影像和所述纹理特征影像进行合并，得到多源输入影像；
将所述多源输入影像输入林地分布提取模型，得到林地分布提取结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述选取所述遥感影像的预设波段作为原始灰度影像之前，还包括：
对所述遥感影像进行预处理，所述预处理包括以下任意一项或多项操作：辐射定标、大气校正、几何校正、数据融合、裁剪、拼接。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述滑动窗口的覆盖区域计算灰度共生矩阵进而计算纹理特征值，包括：
确定所述滑动窗口内全部像元的有效灰度值，并筛选得到唯一灰度值，得到灰度值集合；
根据所述灰度值集合和所述滑动窗口的覆盖区域，生成灰度共生矩阵；
根据所述灰度共生矩阵，计算纹理特征值。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述选取所述遥感影像的预设波段作为原始灰度影像，包括：
选取所述遥感影像的G波段作为原始灰度影像。


5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度共生矩阵，计算纹理特征值，包括：
根据所述灰度共生矩阵，计算均值、方差、能量、对比度、同质性、相关性、熵中的任意一项或多项，以作为纹理特征值。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述多源输入影像输入林地...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵少帅，李铭，张鹰，李珵，岳鹏飞，张芳芳，韩亚魁，
申请(专利权)人：河南省现代农业大数据产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41