一种基于遥感影像的裸土提取方法技术

本发明专利技术涉及遥感影像处理技术领域，具体涉及一种基于遥感影像的裸土提取方法，包括：S1：对一监测区域采集遥感影像；S2：根据遥感影像生成主成分分析影像；S3：自主成分分析影像中选取多个分量波段的波段图像以构建裸土提取模型；S4：采用裸土提取模型对主成分分析影像进行处理，以生成提取结果图。本发明专利技术的有益效果在于：通过对遥感影像进行主成分分析，实现了对影像数据的有效简化，在消除冗余信息的同时对图像信息加以增强，以此实现较快的提取效率。同时，通过构建裸土提取模型(Independence component Analysis Soil Index，ICASI)对遥感影像进行提取，不需要依赖于热红外波段也能够实现对裸土的高精度提取，具有“准确度高、速度快、简便”的优点，具有较强的实用性和推广性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遥感影像的裸土提取方法


[0001]本专利技术涉及遥感影像处理
，具体涉及一种基于遥感影像的裸土提取方法。

技术介绍

[0002]裸土，指地表景观中未被植被或建筑物覆盖，土壤裸露在外的地貌。由于裸土地貌表面没有植被固定，因此会在自然或人为因素影响下，伴随地表径流或降水被冲刷，进而造成水土流失，影响工农业生产。同时，在城市地区中，裸土地貌还会造成扬尘，进而导致城市PM2.5和PM10严重超标。因此，对裸土地貌进行全面监测，以更好地实现城市区域空间布局便具有了极高的重要性。
[0003]现有技术中，已存在有基于遥感技术对裸土进行监测的技术方案。比如，参考文献1公开了一种基于热红外像元分解的裸土信息自动提取方法。该方案基于归一化裸土指数和缨帽变换构建了新的裸土指数模型，同时，通过对热红外波段像元进行重构来实现对地物信息的辅助提取，以此实现较好的背景像元抑制效果。
[0004]但是，在实际实施过程中，专利技术人发现，该类技术方案在实施过程中需要依赖于热红外波段影像进行，其适用面相对狭窄，且提取速度相对较慢。而其他方案则存在有土壤与植被无法完全剥离的问题，这导致了对裸土地物的提取精度不佳的问题。
[0005]参考文献1：林楚彬,李少青.基于热红外像元分解的裸土信息自动提取方法[J].遥感技术与应用,2014,29(6):1067
‑
1073.

技术实现思路

[0006]针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种基于遥感影像的裸土提取方法。
[0007]具体技术方案如下：
[0008]一种基于遥感影像的裸土提取方法，包括：
[0009]步骤S1：对一监测区域采集所述遥感影像；
[0010]步骤S2：根据所述遥感影像生成主成分分析影像；
[0011]步骤S3：自所述主成分分析影像中选取多个分量波段的波段图像以构建裸土提取模型；
[0012]步骤S4：采用所述裸土提取模型生成提取结果图。
[0013]优选地，所述步骤S2包括：
[0014]步骤S21：对所述遥感影像进行预处理以生成预处理影像；
[0015]步骤S22：将所述预处理影像转换为数据矩阵，并计算所述数据矩阵的协方差矩阵；
[0016]步骤S23：获取所述协方差矩阵的特征向量和特征值，根据所述特征向量和所述特征值生成系数矩阵；
[0017]步骤S24：根据所述系数矩阵生成波段分量矩阵，采用所述波段分量矩阵对所述预
处理影像进行变换得到所述主成分分析影像。
[0018]优选地，所述步骤S21包括：
[0019]步骤S211：自所述遥感影像中获取所述遥感影像的像元亮度值；
[0020]步骤S212：根据所述像元亮度值对所述遥感影像进行辐射定标，以生成所述遥感影像的绝对辐亮度；
[0021]步骤S213：根据所述绝对辐亮度对所述遥感影像进行辐射校正，以生成表观反射率；
[0022]步骤S214：对所述表观反射率进行大气校正生成所述遥感影像的地表反射率；
[0023]步骤S215：根据所述地表反射率对所述遥感影像进行处理以生成所述预处理影像。
[0024]优选地，所述步骤S213中，所述表观反射率的生成方法包括：
[0025][0026]其中：ρ
p
为所述表观反射率，L
λ
为所述绝对辐亮度值，d为根据所述遥感影像的采集时间生成的儒略日的日地距离，ESUN
λ
为大气层外平均太阳辐射亮度，θ
s
为所述遥感影像采集时所述待分类区域的太阳天顶角。
[0027]优选地，所述步骤S23包括：
[0028]步骤S231：获取所述协方差矩阵的所述特征向量和所述特征值；
[0029]步骤S232：根据所述特征向量和所述特征值分别获得每个波段对应的波段特征值；
[0030]步骤S233：根据所述波段特征值生成单位特征向量；
[0031]步骤S234：根据所述单位特征向量生成所述系数矩阵。
[0032]优选地，所述步骤S233中，生成所述单位特征向量的方法包括：
[0033]将所述波段特征值从大到小排列，根据方程|λ
i
I
‑
C|＝0分别生成对应于每个所述波段特征值对应的所述单位特征向量；
[0034]其中，λ
i
为所述波段特征值，i＝(1,2,3,
…
,m)，I为单位矩阵，C为所述协方差矩阵；
[0035]所述步骤S234中，生成所述系数矩阵的方法包括：
[0036][0037]其中，T为所述系数矩阵，U
i
为对应于所示波段特征值的所述单位特征向量，i＝(1,2,3,
…
,m)。
[0038]优选地，所述步骤S24中，生成所述波段分量矩阵的方法包括：Y＝TX，其中，T为所述系数矩阵，X为所述数据矩阵；
[0039]所述主成分分析影像包括：B＝(B1,B2,
…
,B
m
)，其中，B为所述主成分分析影像，B
m
为第m个所述分量波段的波段图像。
[0040]优选地，所述步骤S3中，所述裸土提取模型包括：
[0041][0042]其中，ICASI为所述裸土提取模型，k为第一调整系数，γ为第二调整系数，B2为所述主成分分析影像的第二个所述波段分量中的所述波段图像，B3为所述主成分分析影像的第三个所述波段分量中的所述波段图像，B4为所述主成分分析影像的第四个所述波段分量中的所述波段图像。
[0043]优选地，所述第一调整系数的取值为1.2，所述第二调整系数的取值为0.5。
[0044]上述技术方案具有如下优点或有益效果：通过对遥感影像进行主成分分析，实现了对影像数据的有效简化，在消除冗余信息的同时对图像信息加以增强，以此实现较快的提取效率。同时，通过构建裸土提取模型(Independence component Analysis Soil Index，ICASI)对遥感影像进行提取，不需要依赖于热红外波段也能够实现对裸土的高精度提取，具有“准确度高、速度快、简便”的优点，具有较强的实用性和推广性。
附图说明
[0045]参考所附附图，以更加充分的描述本专利技术的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本专利技术范围的限制。
[0046]图1为本专利技术实施例的整体示意图；
[0047]图2为本专利技术实施例中步骤S2子步骤示意图；
[0048]图3为本专利技术实施例中步骤S21子步骤示意图；
[0049]图4为本专利技术实施例中步骤S23子步骤示意图；
[0050]图5为本专利技术实施例中遥感影像示意图；
[0051]图6为本专利技术实施例中叠加图像示意图；
[0052]图7为本专利技术实施例中遥感影像局部放大示意图；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的裸土提取方法，其特征在于，包括：步骤S1：对一监测区域采集所述遥感影像；步骤S2：根据所述遥感影像生成主成分分析影像；步骤S3：自所述主成分分析影像中选取多个分量波段的波段图像以构建裸土提取模型；步骤S4：采用所述裸土提取模型生成提取结果图。2.根据权利要求1所述的裸土提取方法，其特征在于，所述步骤S2包括：步骤S21：对所述遥感影像进行预处理以生成预处理影像；步骤S22：将所述预处理影像转换为数据矩阵，并计算所述数据矩阵的协方差矩阵；步骤S23：获取所述协方差矩阵的特征向量和特征值，根据所述特征向量和所述特征值生成系数矩阵；步骤S24：根据所述系数矩阵生成波段分量矩阵，采用所述波段分量矩阵对所述预处理影像进行变换得到所述主成分分析影像。3.根据权利要求2所述的裸土提取方法，其特征在于，所述步骤S21包括：步骤S211：自所述遥感影像中获取所述遥感影像的像元亮度值；步骤S212：根据所述像元亮度值对所述遥感影像进行辐射定标，以生成所述遥感影像的绝对辐亮度；步骤S213：根据所述绝对辐亮度对所述遥感影像进行辐射校正，以生成表观反射率；步骤S214：对所述表观反射率进行大气校正生成所述遥感影像的地表反射率；步骤S215：根据所述地表反射率对所述遥感影像进行处理以生成所述预处理影像。4.根据权利要求3所述的裸土提取方法，其特征在于，所述步骤S213中，所述表观反射率的生成方法包括：其中：ρ
p
为所述表观反射率，L
λ
为所述绝对辐亮度值，d为根据所述遥感影像的采集时间生成的儒略日的日地距离，ESUN
λ
为大气层外平均太阳辐射亮度，θ
s
为所述遥感影像采集时所述待分类区域的太阳天顶角。5.根据权利要求2所述的裸土提取方法，其特征在于，所述步骤S23包括：步骤S231：获取所述协方差矩阵的所述特征向量和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓楠，刘黎明，吴梦倩，吴云，
申请(专利权)人：上海普适导航科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：