一种土地测绘信息管理方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种土地测绘信息管理方法。该方法通过获得高光谱遥感图像，根据图像中曲线的相似性获得参考像素点，根据参考像素点筛选出特征波段，根据特征波段与像素点灰度值的关联获得分布特征向量，根据像素点间的光谱向量角度差异获得目标像素点与邻域像素点的纹理特征值和邻域像素点之间的理特征值，根据像素点的光谱向量中特征波段的方向变化获得纹理特征值，获得由纹理特征值构成的纹理特征向量，最终通过神经网络进行分类，对分类后遥感图像的结果进行管理。本发明专利技术考虑了像素点本身的波段变化影响和邻域像素点之间的特征值影响，使分类数据更清晰，更全面精确地得到分类结果，方便了对分类信息的管理。信息的管理。信息的管理。

【技术实现步骤摘要】
一种土地测绘信息管理方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种土地测绘信息管理方法。

技术介绍

[0002]随着测绘技术的发展，质检手段和检查效率都得到了提高，但是质检业务的费用大部分都较为昂贵。在人工管理阶段，管理方式比较落后，为了有效的利用土地测绘档案，需要对档案进行数字化处理，实现对图片信息的查询，在信息化不断发展的背景下，土地测绘档案信息化也发展成为土地测绘技术在土地开发管理过程中的普遍应用形式。土地信息化管理不仅将土地测绘工作变得更科学、更稳定、更规范，也进一步提高了测绘的工作效率。
[0003]在土地测绘信息的管理中，信息管理方式较为单一，没有做好详尽的分类工作，对于不同地块的分类没有统一管理，现有大部分分类方法对高光谱采集到的图像多基于本身灰度值获得像素点的分布特征或者纹理特征进行分类，未考虑到像素点本身的波段变化和相邻其他像素点之间的变化，分类效果不理想，分类精度较差。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中分类时未考虑到像素点本身的波段变化和相邻其他像素点之间的变化，使分类效果不理想，分类精度较差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种土地测绘信息管理方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种土地测绘信息管理方法，所述方法包括：获得高光谱遥感图像；根据高光谱遥感图像中像素点之间对应的光谱曲线相似度筛选出参考像素点；根据参考像素点的光谱曲线筛选出特征波段；由高光谱遥感图像中各个特征波段的灰度值构建至少两个灰度值坐标系，根据目标像素点在每个灰度值坐标系中的位置构成目标像素点的分布特征向量；获得目标像素点与预设第一邻域内其他像素点的光谱向量角度差异；获得目标像素点在不同预设第一方向上的局部LBP描述子；根据第一邻域内其他像素点之间的光谱向量角度差异获得在不同预设第二方向上的相邻LBP描述子；根据每个像素点的光谱曲线上相邻两个特征波段之间对应的斜率，获得斜率向量，统计目标像素点第一邻域内其他像素点的斜率向量，获得斜率LBP描述子；以局部LBP描述子、相邻LBP描述子和斜率LBP描述子构建目标像素点的纹理特征向量；将每个像素点对应的分布特征向量和纹理特征向量作为每个像素点的标签数据对神经网络进行分类训练；将待分析高光谱遥感图像输入训练后的神经网络中，获得待分析高光谱遥感图像的分类结果，根据分类结果将对应的像素点标记进行管理。
[0005]进一步地，所述特征波段的获取包括：根据参考像素点光谱曲线的目标波段、预设波段数量和预设光谱矩阵采用连续投影算法获得由预设波段数量个选取波段构成的待定特征波段，获得参考像素点的所有待定
特征波段；根据所有待定特征波段的均方误差筛选出特征波段。
[0006]进一步地，所述分布特征向量的获取包括：以最短波长波段的灰度值为横坐标，其余各个特征波段的灰度值作为纵坐标，分别构建灰度值坐标系；将高光谱遥感图像中每个像素点映射至所有灰度值坐标系中，对每个灰度值坐标系根据所有像素点在该灰度值坐标系中的最大灰度值和最小灰度值构建分布区域，获得所有灰度值坐标系的分布区域；将每个灰度值坐标系下的分布区域均匀分为预设分布数量个子区域，根据子区域所在分布区域中的位置设置编号；根据目标像素点在每个灰度值坐标系中所在子区域的编号构成分布特征向量。
[0007]进一步地，所述局部LBP描述子的获取包括：所述预设第一方向包括水平竖直方向和对角方向；所述局部LBP描述子包括第一局部LBP描述子和第二局部LBP描述子；采用LBP算子获得在水平竖直方向上目标像素的第一局部LBP描述子；采用LBP算子获得在对角方向上目标像素的第二局部LBP描述子。
[0008]进一步地，所述相邻LBP描述子的获取包括：所述预设第二方向包括水平对称方向和竖直对称方向；所述相邻LBP描述子包括第一相邻LBP描述子和第二相邻LBP描述子；采用LBP算子获得在水平对称方向上的第一相邻LBP描述子；采用LBP算子获得在竖直对称方向上的第二相邻LBP描述子。
[0009]进一步地，所述斜率LBP描述子的获取包括：获得每个像素点的光谱曲线上相邻两个特征波段之间对应的斜率，统计目标像素点对应的每个斜率值获得斜率向量；统计目标像素点第一邻域内其他像素点的斜率向量；统计斜率向量中每个元素的正负符号，获得对应的符号向量；将目标像素点的符号向量与第一邻域内各个其他像素点的符号向量进行同或运算获得目标像素点的编码，对目标像素点的所有编码进行异或运算并二进制转换获得斜率LBP描述子。
[0010]进一步地，所述纹理特征向量包括：由第一局部LBP描述子、第二局部LBP描述子、第一相邻LBP描述子、第二相邻LBP描述子和斜率LBP描述子共同构成目标像素点的纹理特征向量。
[0011]进一步地，所述将每个像素点对应的分布特征向量和纹理特征向量作为每个像素点的标签数据对神经网络进行分类训练包括：在数据库中获得各个区域类型的模板图像，对各个区域的模板图像标记上标签，将每个像素点的分布特征向量和纹理特征向量作为对应的标签数据通过卷积神经网络进行训练，获得训练后的神经网络。
[0012]进一步地，所述参考像素点的获取包括：以光谱曲线纵坐标的均值和方差作为曲线特征值，对具有相同曲线特征值的光谱曲线只取一条，根据剩余光谱曲线的曲线特征值的相似性将对应的像素点与相邻像素点迭代分类获得高光谱图像的粗分类结果，根据粗分类结果获得各粗分类区域的中心像素点作为参考像素点。
[0013]进一步地，所述相似性包括：
将两个曲线特征值中均值差值的绝对值作为均值差异，两个曲线特征值中方差差值的绝对值作为方差差异；若均值差异在预设均值阈值范围内且方差差异在预设方差阈值范围内，则判断两个曲线特征值具有相似性。
[0014]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术考虑了高光谱遥感图像波段较多会导致计算量增大，且过于冗余的数据会影响后续计算，通过对高光谱遥感图像进行粗分类获得参考像素点，并根据参考像素点的光谱曲线对特征波段进行提取，使光谱曲线的数据大幅减少，并从冗余、复杂的数据中筛选出便于计算的特征波段，根据特征波段的灰度值构建坐标系，得到像素点在不同波段下灰度值的分布特征，得到像素点的分布特征向量，使特征波段之间的灰度值进行关联，然后通过像素点在坐标系中的位置表示分布，方便了后续神经网络的分类。为了表示出更清晰的纹理特征情况，不仅仅获得目标像素点与邻域内像素点的纹理特征，还考虑到邻域像素点之间的纹理特征情况，在此基础上对纹理特征的计算主要采用了像素点的整体光谱向量间的角度差异的作为像素点间的纹理差异的判断，考虑到会出现像素点光谱向量中的波段曲线方向相反但向量方向差别很小的情况，因此进一步考虑每个像素点的向量中波段曲线的变化，使像素点间纹理特征的判断更精确，最终得到参考性强的整体的纹理特征向量。基于像素点的分布特征向量和纹理特征向量对神经网络进行训练，将待检测的高光谱遥感图像输入到训练后的神经网络中进行分类，将分类后的像素点标记归纳完成信息管理。本专利技术更精确的考虑了像素点之间的特征值差异，使分类的结果更加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种土地测绘信息管理方法，其特征在于，所述方法包括：获得高光谱遥感图像；根据高光谱遥感图像中像素点之间对应的光谱曲线相似度筛选出参考像素点；根据参考像素点的光谱曲线筛选出特征波段；由高光谱遥感图像中各个特征波段的灰度值构建至少两个灰度值坐标系，根据目标像素点在每个灰度值坐标系中的位置构成目标像素点的分布特征向量；获得目标像素点与预设第一邻域内其他像素点的光谱向量角度差异；获得目标像素点在不同预设第一方向上的局部LBP描述子；根据第一邻域内其他像素点之间的光谱向量角度差异获得在不同预设第二方向上的相邻LBP描述子；根据每个像素点的光谱曲线上相邻两个特征波段之间对应的斜率，获得斜率向量，统计目标像素点第一邻域内其他像素点的斜率向量，获得斜率LBP描述子；以局部LBP描述子、相邻LBP描述子和斜率LBP描述子构建目标像素点的纹理特征向量；将每个像素点对应的分布特征向量和纹理特征向量作为每个像素点的标签数据对神经网络进行分类训练；将待分析高光谱遥感图像输入训练后的神经网络中，获得待分析高光谱遥感图像的分类结果，根据分类结果将对应的像素点标记进行管理；所述分布特征向量的获取包括：以最短波长波段的灰度值为横坐标，其余各个特征波段的灰度值作为纵坐标，分别构建灰度值坐标系；将高光谱遥感图像中每个像素点映射至所有灰度值坐标系中，对每个灰度值坐标系根据所有像素点在该灰度值坐标系中的最大灰度值和最小灰度值构建分布区域，获得所有灰度值坐标系的分布区域；将每个灰度值坐标系下的分布区域均匀分为预设分布数量个子区域，根据子区域所在分布区域中的位置设置编号；根据目标像素点在每个灰度值坐标系中所在子区域的编号构成分布特征向量。2.根据权利要求1所述的一种土地测绘信息管理方法，其特征在于，所述特征波段的获取包括：根据参考像素点光谱曲线的目标波段、预设波段数量和预设光谱矩阵采用连续投影算法获得由预设波段数量个选取波段构成的待定特征波段，获得参考像素点的所有待定特征波段；根据所有待定特征波段的均方误差筛选出特征波段。3.根据权利要求1所述的一种土地测绘信息管理方法，其特征在于，所述局部LBP描述子的获取包括：所述预设第一方向包括水平竖直方向和对角方向；所述局部LBP描述子包括第一局部LBP描述子和第二局部LBP描述子；采用LBP算子获得在水平竖直方向上目标像素的第一局部LBP描述子；采用LBP算子获得在对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宗云，商述珍，彭新琪，
申请(专利权)人：东营国图信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：