一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法，S1、图像采集：首先对所需识别的区域进行地貌图像的采集操作，并且将采集的图像传输至图像的预处理端进行初步处理操作，S2、图像处理：对采集的图像进行筛选，选择相应有效的图像，并且对图像上的局部特征进行提取，本发明专利技术涉及地貌识别技术领域。该基于地基INSar图像的风险区域识别算法，通过对所采集区域的图像进行划分，将其分类为背景和风险区域，并且对具体的特征进行提取，从而更有效的判断划分区域是否为风险区域目标点，同时将数据传输至地域监测模型中利用实时更新模块实现数据的实施转变，根据该风险区域的阈值变化程度来预警或是提前进行风险区域的安全规划。程度来预警或是提前进行风险区域的安全规划。程度来预警或是提前进行风险区域的安全规划。

【技术实现步骤摘要】
一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法


[0001]本专利技术涉及地貌识别
，具体为一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法。

技术介绍

[0002]InSAR技术，是一种全天时，全天候的高分辨率微波遥感成像雷达，本身能够获取PS点的坐标信息，高分SAR卫星监测结果中PS密度较高，高程测量精度达到3m。
[0003]现有的风险区域通过图像采集后，其图像存在一定的缺陷，以至于在进行识别时，存在图像不清晰，或是数据不准确的问题，以至于在进行识别监测的过程中不及时的问题，为此，本专利技术提供了一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法，解决了现有的风险区域通过图像采集后，其图像存在一定的缺陷，以至于在进行识别时，存在图像不清晰，或是数据不准确的问题，以至于在进行识别监测的过程中不及时的问题。
[0005]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于地基INSar图像的风险区域识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、图像采集：首先对所需识别的区域进行地貌图像的采集操作，并且将采集的图像传输至图像的预处理端进行初步处理操作；S2、图像处理：对采集的图像进行筛选，选择相应有效的图像，并且对图像上的局部特征进行提取，利用目标分隔算法对风险区域进行识别，最后将检测以及测算的数据进行汇总；S3、建模监测：将检测以及测算的数据军汇入至地域监测模型中，并建立与实际的风险区域相应的模型，同时对于地域监测模型的数据进行实时的更新，用于实现对风险地域的实时监测。2.根据权利要求1所述的一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法，其特征在于：所述S1中对于地貌图像的采集操作通过无人机携带卫星图像采集器实现采集，且能够比例转换测算出对应地表之间的高度、距离数据，并且该数据依然传输至预处理端。3.根据权利要求1所述的一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法，其特征在于：所述S2中图像的筛选是通过筛选模块实现对图像预处理的第一步，采用直方图均衡化提升背景与风险区域目标的对比度，利用中值和均值滤波对图像进行去噪，以此得到所需的背景和风险区域的组合区域。4.根据权利要求1所述的一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法，其特征在于：所述S2中对图像上的局部特征进行提取的具体方式为：根据背景灰度分布，在目标分割过程中采用分块、按方差大小排除背景图像块、初定目标和剔除伪目标的风险区域像元搜索算法，最后采用矩形度和区域占空比进行风险区域特征提取。5.根据权利要求4所述的一种基于地基INSar图像的风险区域识别算法，其特征在于：所述局部特征进行提取的具体操作步骤如下：S2
‑
1、首先把经预处理后图像X分割成均匀的若干部分X＝{X1，X2，
…
，Xn}，在分割时，每个小块以背景和风险区域的组合，接着计算每小块图像的方差，并按方差由小到大的顺序排列成有序序列{σ21(j)}；然后从{σ21(j)}中去掉由小到大60％的方差值对应的图像块，再将{σ21(j)}中剩余的40％的方差组成新的方差序列，此时{σ21(j)...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘东甲，汪洋，赵胜计，禹晋云，刘鸿亮，东广正，王安军，陈图腾，任君，陶雄俊，杨启宾，张晓辉，李聪，张天鹏，杨跃光，赵伟，刘世增，李佳城，陈刚，汪豪，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局，
类型：发明
国别省市：