基于遥感影像的海岸线类型判别方法、装置、介质和设备制造方法及图纸

本申请提供一种基于遥感影像的海岸线类型判别方法、装置、介质和设备，所述基于遥感影像的海岸线类型判别方法包括：获取海岸线训练样本集，所述海岸线训练样本集包括多个类型的海岸线训练样本；通过所述海岸线训练样本集对随机森林模型进行训练，得到基于遥感影像的海岸线类型判别模型；获取待识别的海岸线的待识别多光谱遥感影像；通过所述基于遥感影像的海岸线类型判别模型对所述待识别多光谱遥感影像进行识别，得到待识别的海岸线对应的海岸线类型。本申请的基于遥感影像的海岸线类型判别方法、装置、介质和设备可以高效准确地识别出待检测的海岸线对应的海岸线类型，并且还能节省所需要的人力资源。省所需要的人力资源。省所需要的人力资源。

【技术实现步骤摘要】
基于遥感影像的海岸线类型判别方法、装置、介质和设备


[0001]本申请涉及基于遥感影像的海岸线类型判别
，具体涉及一种基于遥感影像的海岸线类型判别方法、装置、介质和设备。

技术介绍

[0002]传统的海岸线监测采用野外实测法，野外实地测量是传统的测量方法，这种方法获得的资料具体、准确，但需要测得资料后制成地图，再输入到土地信息系统的数据库中。因此，野外实测法存在工作量大、效率低、时效性差以及需要较多的人力资源的问题，而且有的海岸线是位于海崖峭壁的范围，因此难以到达，实测难度极大。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于遥感影像的海岸线类型判别方法、装置、介质和设备，可以高效准确地识别出待检测的海岸线对应的海岸线类型，并且还能节省所需要的人力资源。
[0004]本申请的第一方面提供了一种基于遥感影像的海岸线类型判别方法，包括：
[0005]获取海岸线训练样本集，所述海岸线训练样本集包括多个类型的海岸线训练样本；
[0006]通过所述海岸线训练样本集对随机森林本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的海岸线类型判别方法，其特征在于，包括：获取海岸线训练样本集，所述海岸线训练样本集包括多个类型的海岸线训练样本；通过所述海岸线训练样本集对随机森林模型进行训练，得到基于遥感影像的海岸线类型判别模型；获取待识别的海岸线的待识别多光谱遥感影像；通过所述基于遥感影像的海岸线类型判别模型对所述待识别多光谱遥感影像进行识别，得到待识别的海岸线对应的海岸线类型。2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的海岸线类型判别方法，其特征在于，所述获取海岸线训练样本集的步骤，包括：获取多个样本海岸线的多光谱遥感影像；获取各个样本海岸线的多光谱遥感影像的影像特征；根据所述影像特征，对各个样本海岸线的多光谱遥感影像进行类型标注，得到多个所述海岸线训练样本，并将多个所述海岸线训练样本集合成所述海岸线训练样本集。3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的海岸线类型判别方法，其特征在于，所述获取各个样本海岸线的多光谱遥感影像的影像特征的步骤，包括：将各个样本海岸线的多光谱遥感影像中的海水与陆地的交界确定为基线；根据预设的范围值对所基线朝陆地的方向进行掩膜操作，以得到各个样本海岸线的多光谱遥感影像中的掩膜区域；将各个所述掩膜区域的影像特征确定为对应的样本海岸线的多光谱遥感影像的影像特征。4.根据权利要求2所述的基于遥感影像的海岸线类型判别方法，其特征在于，所述影像特征包括多光谱遥感影像的光谱特征、几何特征、纹理特征和空间特征。5.一种基于遥感影像的海岸线类型判别装置，其特征在于，包括：样本集获取模块，用于获取海岸线训练样本集，所述海岸线训练样本集包括多个类型的海岸线训练样本；模型训练模块，用于通过所述海岸线训练样本集对随机森林模型进行训练，得到基于遥感影像的海岸线类型判别模型；待识别遥感影像获取模块，用于获取待识别的海岸...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭拢，胡泓达，许剑辉，杨骥，李勇，姜浩，尹小玲，陈彩霞，
申请(专利权)人：南方海洋科学与工程广东省实验室广州，
类型：发明
国别省市：