本发明专利技术提供一种滩涂变化信息提取方法、装置及电子设备，涉及遥感影像信息提取技术领域，方法包括：获取目标区域对应的目标周期内以目标时间分辨率采集的遥感影像序列；分别基于遥感影像序列中的各第一遥感影像，获得与各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量；分别基于各第一地表水体矢量，以及与各第一地表水体矢量相对应的第一遥感影像，利用区域增长算法，获得与各第一遥感影像分别对应的第二地表水体矢量；对第一地表水体矢量和第二地表水体矢量进行拓扑关系运算，获得与各第一遥感影像分别对应的滩涂矢量；基于各滩涂矢量，确定目标区域对应的滩涂变化信息。本发明专利技术可以实现对目标区域的滩涂变化信息的高时空精度准确提取。提取。提取。
【技术实现步骤摘要】
滩涂变化信息提取方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及遥感影像信息提取
，尤其涉及一种滩涂变化信息提取方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]滩涂是海滩、河滩和湖滩的总称，在地貌学上被称为“潮间带”，是一种重要的土地资源和空间资源。因此对滩涂的动态变化进行监测具有十分重要的意义。
[0003]由于遥感技术具有宏观、快速、高频率观测和低成本等特点，能够用于对大范围内的多种地表对象和土地覆盖类型进行监测，因此近年来遥感技术成为滩涂动态变化监测的有效方法。但是在滩涂的动态变化监测中，由于受成像方式、大气条件和潮情等的共同影响，相关技术难以基于获得的遥感影像准确提取滩涂的变化信息。
[0004]因此，如何对滩涂变化信息进行高精度地准确提取，成为业界亟需解决的问题。
技术实现思路
[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种滩涂变化信息提取方法、装置及电子设备。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种滩涂变化信息提取方法，包括：
[0007]获取目标区域对应的目标周期内以目标时间分辨率采集的遥感影像序列；
[0008]分别基于所述遥感影像序列中的各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量；
[0009]分别基于各所述第一地表水体矢量，以及与各所述第一地表水体矢量相对应的所述第一遥感影像，利用区域增长算法，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第二地表水体矢量；
[0010]分别对与所述各第一遥感影像分别对应的所述第一地表水体矢量和所述第二地表水体矢量进行拓扑关系运算，获得与所述各第一遥感影像分别对应的滩涂矢量；
[0011]基于各所述滩涂矢量，确定所述目标区域对应的滩涂变化信息。
[0012]可选地，根据本专利技术提供的一种滩涂变化信息提取方法，所述分别基于所述遥感影像序列中的各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量，包括：
[0013]分别基于所述各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的极化波段、地形特征和纹理特征；
[0014]分别基于所述各第一遥感影像分别对应的极化波段、地形特征和纹理特征，构造与所述各第一遥感影像分别对应的多维特征空间；
[0015]分别基于各所述多维特征空间，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量。
[0016]可选地，根据本专利技术提供的一种滩涂变化信息提取方法，所述分别基于各所述多
维特征空间，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量，包括：
[0017]将各所述多维特征空间分别输入支持向量机分类模型，获得所述支持向量机分类模型输出的与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量。
[0018]可选地，根据本专利技术提供的一种滩涂变化信息提取方法，在所述将各所述多维特征空间分别输入支持向量机分类模型，获得所述支持向量机分类模型输出的与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量之后，所述方法还包括：
[0019]对所述第一地表水体矢量进行去噪处理，获得去噪后的所述第一地表水体矢量。
[0020]可选地，根据本专利技术提供的一种滩涂变化信息提取方法，在所述将各所述多维特征空间分别输入支持向量机分类模型，获得所述支持向量机分类模型输出的与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量之前，所述方法还包括：
[0021]确定用于分割水体与非水体的分割阈值；
[0022]基于所述分割阈值，分别对各样本遥感影像进行阈值分割处理，获得与所述各样本遥感影像分别对应的目标矢量数据，所述目标矢量数据中包括水体矢量数据和非水体矢量数据；
[0023]分别从各所述目标矢量数据中选取若干个样本点，获得多个样本点集合；
[0024]基于所述多个样本点集合和交叉检验方法训练初始支持向量机分类模型，获得训练完成的所述支持向量机分类模型。
[0025]可选地，根据本专利技术提供的一种滩涂变化信息提取方法，所述分别基于各所述第一地表水体矢量，以及与各所述第一地表水体矢量相对应的所述第一遥感影像，利用区域增长算法，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第二地表水体矢量，包括：
[0026]分别确定各所述第一遥感影像对应的极化波段中的VH极化波段所对应的目标遥感影像；
[0027]分别将各所述第一地表水体矢量作为掩膜，提取各所述目标遥感影像中的像元作为种子点集合，并分别基于各所述种子点集合，确定与各所述种子点集合分别对应的满足增长条件的阈值范围；
[0028]分别基于各所述目标遥感影像、各所述种子点集合和各所述阈值范围，执行区域增长，并在确定各所述种子点集合为空的情况下，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第二地表水体矢量。
[0029]可选地，根据本专利技术提供的一种滩涂变化信息提取方法，所述分别基于各所述种子点集合，确定与各所述种子点集合分别对应的满足增长条件的阈值范围，包括：
[0030]分别确定各所述种子点集合中的种子点的平均值和标准差值；
[0031]分别基于与各所述种子点集合相对应的平均值和所述标准差值，确定与各所述种子点集合分别对应的满足增长条件的阈值范围。
[0032]可选地，根据本专利技术提供的一种滩涂变化信息提取方法，所述分别基于所述各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的极化波段、地形特征和纹理特征，包括：
[0033]分别对所述各第一遥感影像进行预处理，获得所述各第一遥感影像分别对应的极化波段，以及所述极化波段对应的第二遥感影像；
[0034]基于所述第二遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的所述地形特征和
所述纹理特征；
[0035]其中，所述预处理包括热噪声去除、轨道校正、辐射定标、相干斑滤波、地形校正和分贝化处理。
[0036]第二方面，本专利技术还提供一种滩涂变化信息提取装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取目标区域对应的目标周期内以目标时间分辨率采集的遥感影像序列；
[0038]第一获得模块，用于分别基于所述遥感影像序列中的各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量；
[0039]第二获得模块，用于分别基于各所述第一地表水体矢量，以及与各所述第一地表水体矢量相对应的所述第一遥感影像，利用区域增长算法，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第二地表水体矢量；
[0040]第三获得模块，用于分别对与所述各第一遥感影像分别对应的所述第一地表水体矢量和所述第二地表水体矢量进行拓扑关系运算，获得与所述各第一遥感影像分别对应的滩涂矢量；
[0041]确定模块，用于基于各所述滩涂矢量，确定所述目标区域对应的滩涂变化信息。
[0042]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述滩涂变化信息提取方法。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种滩涂变化信息提取方法，其特征在于，包括：获取目标区域对应的目标周期内以目标时间分辨率采集的遥感影像序列；分别基于所述遥感影像序列中的各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量；分别基于各所述第一地表水体矢量，以及与各所述第一地表水体矢量相对应的所述第一遥感影像，利用区域增长算法，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第二地表水体矢量；分别对与所述各第一遥感影像分别对应的所述第一地表水体矢量和所述第二地表水体矢量进行拓扑关系运算，获得与所述各第一遥感影像分别对应的滩涂矢量；基于各所述滩涂矢量，确定所述目标区域对应的滩涂变化信息。2.根据权利要求1所述的滩涂变化信息提取方法，其特征在于，所述分别基于所述遥感影像序列中的各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量，包括：分别基于所述各第一遥感影像，获得与所述各第一遥感影像分别对应的极化波段、地形特征和纹理特征；分别基于所述各第一遥感影像分别对应的极化波段、地形特征和纹理特征，构造与所述各第一遥感影像分别对应的多维特征空间；分别基于各所述多维特征空间，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量。3.根据权利要求2所述的滩涂变化信息提取方法，其特征在于，所述分别基于各所述多维特征空间，获得与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量，包括：将各所述多维特征空间分别输入支持向量机分类模型，获得所述支持向量机分类模型输出的与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量。4.根据权利要求3所述的滩涂变化信息提取方法，其特征在于，在所述将各所述多维特征空间分别输入支持向量机分类模型，获得所述支持向量机分类模型输出的与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量之后，所述方法还包括：对所述第一地表水体矢量进行去噪处理，获得去噪后的所述第一地表水体矢量。5.根据权利要求3所述的滩涂变化信息提取方法，其特征在于，在所述将各所述多维特征空间分别输入支持向量机分类模型，获得所述支持向量机分类模型输出的与所述各第一遥感影像分别对应的第一地表水体矢量之前，所述方法还包括：确定用于分割水体与非水体的分割阈值；基于所述分割阈值，分别对各样本遥感影像进行阈值分割处理，获得与所述各样本遥感影像分别对应的目标矢量数据，所述目标矢量数据中包括水体矢量数据和非水体矢量数据；分别从各所述目标矢量数据中选取若干个样本点，获得多个样本点集合；基于所述多个样本点集合和交叉检验方法训练初始支持向量机分类模型，获得训练完成的所述支持向量机分类模型。6.根据权利要求2
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5任一项所述的滩涂变化信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱玉宝，梁怡邦，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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