遥感影像目标区域覆盖优化方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种遥感影像目标区域覆盖优化方法、装置、设备及介质，本发明专利技术通过获取第一轮廓的目标区域以及若干个第二轮廓的候选遥感影像，根据第一轮廓与第二轮廓确定目标遥感影像，计算每一目标遥感影像的独有部分面积，当最小的独有部分面积小于重复度阈值，将最小的独有部分面积对应的目标遥感影像删除，返回计算每一目标遥感影像的独有部分面积的步骤，直至最小的独有部分面积大于等于重复度阈值，当最小的独有部分面积大于等于重复度阈值，根据所有保留的目标遥感影像确定遥感影像选择方案，减少最终保留的目标遥感影像的数量，优化目标遥感影像对目标区域的覆盖，减少了人工的参与，提高了处理效率，本发明专利技术可广泛应用于遥感技术领域。应用于遥感技术领域。应用于遥感技术领域。

【技术实现步骤摘要】
遥感影像目标区域覆盖优化方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及遥感领域，尤其是一种遥感影像目标区域覆盖优化方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]卫星遥感影像的处理与应用通常都是针对某个特定区域的，通常卫星遥感影像通过相机获取的，在各种类型的卫星遥感影像处理与应用过程中，最后选定的影像数据集至少要满足两点要求：一是要尽可能覆盖整个目标区域，尽量没有遗漏的地方；二是影像的数目要尽可能少，以降低数据购买成本和数据处理工作量。
[0003]目前，卫星遥感影像的收集与选择工作主要通过人工完成，操作员首先根据地理信息搜索与目标区域相关的遥感影像，然后以人工目视快视图的方式查看这些影像，在兼顾区域覆盖和图像数量的情况下选择合适的数据，最后还要反复调整影像的排列顺序，以便使预处理后得到的镶嵌图像质量达到最佳，该过程费时费力。同时，随着对遥感影像分辨率的更高要求，在覆盖同一个目标区域的时候，所需要的高分影像数量要远远多于原来的低分影像数量，这会进一步加大数据选择工作的困难，通过人工完成卫星遥感影像的收集与选择更加繁琐、效率更低。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.遥感影像目标区域覆盖优化方法，其特征在于，包括：获取第一轮廓的目标区域以及若干个第二轮廓的候选遥感影像；根据所述第一轮廓与所述第二轮廓确定目标遥感影像；计算每一所述目标遥感影像的独有部分面积；所述独有部分面积为每一目标遥感影像与其他的目标遥感影像不相交部分的面积；当最小的独有部分面积小于重复度阈值，将最小的独有部分面积对应的目标遥感影像删除，返回所述计算每一所述目标遥感影像的独有部分面积的步骤，直至最小的独有部分面积大于等于所述重复度阈值；当最小的独有部分面积大于等于所述重复度阈值，根据所有保留的目标遥感影像确定遥感影像选择方案。2.根据权利要求1所述遥感影像目标区域覆盖优化方法，其特征在于：所述获取第一轮廓的目标区域以及若干个第二轮廓的候选遥感影像，包括：获取目标区域并确定所述目标区域各个第一顶点的第一经度坐标值以及第一纬度坐标值，根据最大的第一经度坐标值、最大的第一纬度坐标值、最小的第一经度坐标值以及最小的第一纬度坐标值，确定第一轮廓；从遥感影像数据库中获取包含目标区域的候选遥感影像，确定每一候选遥感影像的各个第二顶点的第二经度坐标值以及第二纬度坐标值以确定第二轮廓。3.根据权利要求1所述遥感影像目标区域覆盖优化方法，其特征在于：所述根据所述第一轮廓与所述第二轮廓确定目标遥感影像，包括：确定每一所述第二轮廓与所述第一轮廓是否具有第一交集；根据所有具有第一交集的第二轮廓的候选遥感影像，确定目标遥感影像。4.根据权利要求1所述遥感影像目标区域覆盖优化方法，其特征在于：所述计算每一所述目标遥感影像的独有部分面积，包括：获取每一所述目标遥感影像的第三轮廓；计算每一第三轮廓与其他的第三轮廓的第二交集；计算每一所述第二交集的并集以及所述并集对应的重叠部分面积；计算每一所述第三轮廓的有效部分面积，并确定每一所述有效部分面积与对应的重叠部分面积的差值，得到每一所述目标遥感影像的独有部分面积。5.根据权利要求4所述遥感影像目标区域覆盖优化方法，其特征在于：所述当最小的独有部分面积小于重复度阈值，将最小的独有部分面积对应的目标遥感影像删除，包括：将目标遥感影像按照独有部分面积进行由大至小的排序；将排序最后的目标遥感影像对应的独有部分面积作为最小的独有部分面积；其中当目标遥感影像对应的独有部分面积的最小值的数量为两个以上，将具有所述最小值且所述有效...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：