基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取方法，方法包括：获取遥感数据并进行预处理得到多光谱影像数据，选择多光谱影像数据的若干个预设波段，设置与每个波段逐一对应的先验知识阈值，波段的像素点与对应的先验知识阈值进行比对，根据比对结果将像素点初始化为第一数值或第二数值，得到若干初步分层数据，基于归一化植被指数对整合数据进行修正后得到修正整合数据；根据修正整合数据和预设的分类规则得到多个地物类型的分布结果

【技术实现步骤摘要】
基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取方法
。

技术介绍

[0002]城市绿地是城市基础建设一个重要指标，利用绿化地物在遥感光谱上的特征，可快速地提取城市绿地范围
、
位置，为城市规划者提供重要参考
。
传统遥感方法可以用于提取城市绿化地物
。
植被指数是一种通过计算遥感数据中的不同波段之间的比值或差异来评估植被覆盖程度的方法
。
常用的植被指数包括归一化植被指数
(NDVI)
和绿光植被指数
(GVI)。
通过计算这些指数，并设置适当的阈值，可以提取城市中的绿化地物
。
[0003]传统遥感方法在提取城市绿化地物时无法保留其他城市地物类型信息，缺乏对其他地物类型的详细划分
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例的目的是提供一种基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取方法，能够自动提取绿化地物
、
水体和不透水面，解决了提取城市绿化地物时无法保留其他城市地物类型信息的问题
。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取方法，包括以下步骤：
[0006]获取遥感数据，对所述遥感数据进行预处理得到多光谱影像数据；
[0007]基于所述多光谱影像数据选择若干个预设波段；
[0008]基于若干所述预设波段和先验知识分别设置与每个所述预设波段逐一对应的先验知识阈值，将每个所述预设波段的像素点与对应的所述先验知识阈值进行比对，得到比对结果，根据比对结果将所述像素点初始化为第一数值或第二数值，初始化后得到若干初步分层数据，其中，一个所述预设波段对应一个所述初步分层数据，一个所述像素点在不同的所述初始分成数据里面具有相应的所述第一数值或所述第二数值；
[0009]将若干所述初步分层数据进行整合得到整合数据；
[0010]基于所述多光谱影像数据选择植被波段来计算得到归一化植被指数，基于所述归一化植被指数对所述整合数据进行修正后得到修正整合数据；
[0011]根据所述修正整合数据和预设的分类规则得到多个地物类型的分布结果
。
[0012]可选地，所述基于所述多光谱影像数据选择若干个预设波段，具体包括：
[0013]将所述多光谱影像数据输入预设的选择模型；
[0014]所述选择模型选择所述多光谱影像数据中的绿色波段
、
红边波段
、
水汽吸收波段
、
短波红外1波段和短波红外2波段
。
[0015]可选地，所述基于若干所述预设波段和先验知识分别设置与每个所述预设波段逐一对应的先验知识阈值，具体包括：
[0016]基于若干所述预设波段和先验知识生成先验知识阈值表；
[0017]根据所述先验知识阈值表设置与每个所述预设波段相对应的所述先验知识阈值
。
[0018]可选地，所述将每个所述预设波段的像素与对应的所述先验知识阈值进行比对，得到比对结果，根据比对结果将所述像素点初始化为第一数值或第二数值，具体包括：
[0019]获取所述像素点在若干所述预设波段的地表反射率数据：
[0020]根据所述像素点在同一所述预设波段下的所述地表反射率数据和所述先验知识阈值；
[0021]将同一所述预设波段下的所述地表反射率数据和所述先验知识阈值进行比对；
[0022]根据所述比对结果和预设的比对规则将所述像素点初始化为第一数值或第二数值
。
[0023]可选地，所述根据所述比对结果和预设的比对规则将所述像素点初始化为第一数值或第二数值，具体包括：
[0024]分别获取所述像素点在绿色波段与第一先验阈值的比较结果
、
红边波段与第二先验阈值的比较结果
、
水汽吸收波段与第三先验阈值的比较结果
、
短波红外1波段与第四先验阈值的比较结果
、
短波红外2波段与第五先验阈值的比较结果；
[0025]将大于所述第一先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，将小于所述第一先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，得到第一初步分层数据；
[0026]将大于所述第二先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，将小于所述第二先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，得到第二初步分层数据；
[0027]将大于所述第三先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，将小于所述第三先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，得到第三初步分层数据；
[0028]将大于所述第四先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，将小于所述第四先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，得到第四初步分层数据；
[0029]将大于所述第五先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，将小于所述第五先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，得到第五初步分层数据
。
[0030]可选地，所述将若干所述初步分层数据进行整合得到整合数据，具体包括：
[0031]将若干所述初步分层数据进行叠加后得到所述整合数据，叠加公式如下所示：
[0032]Y1＝
x1+x2+x3+x4+x5[0033]式中，
Y1是整合数据，数据大小的范围是0到5；
x1、x2、x3、x4、x5是所述初步分层数据
。
[0034]可选地，所述基于所述多光谱影像数据选择植被波段来计算得到归一化植被指数，基于所述归一化植被指数对所述整合数据进行修正后得到修正整合数据，具体包括：
[0035]获取所述多光谱影像数据中的红色波段和近红外波段；
[0036]根据所述红色波段和所述近红外波段计算所述归一化植被指数；
[0037]根据所述像素点的所述归一化植植被指数和预设的中间参数计算公式计算得到中间参数；
[0038]将所述中间参数对所述整合数据进行修正后得到修正整合数据
。
[0039]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取系统，包括：
[0040]第一模块，用于获取遥感数据，对所述遥感数据进行预处理得到多光谱影像数据；
[0041]第二模块，用于基于所述多光谱影像数据选择若干个预设波段；
[0042]第三模块，用于基于若干所述预设波段和先验知识分别设置与每个所述预设波段逐一对应的先验知识阈值；
[0043]第四模块，用于将每个所述预设波段的像素点与对应的所述先验知识阈值进行比对，得到比对结果；
[0044]第五模块，用于根据比对结果将所述像素点初始化为第一数值或第二数值，初始化后得到若干初步分层数据，其中，一个所述预设波段对应一个所述初步分层数据，一个所述像素点在不同的所述初始分成数据里面具有相应的所述第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于先验知识和遥感数据的城市绿地提取方法，其特征在于，包括：获取遥感数据；对所述遥感数据进行预处理得到多光谱影像数据；基于所述多光谱影像数据选择若干个预设波段；基于若干所述预设波段和先验绿地知识分别设置与每个所述预设波段逐一对应的先验知识阈值；将每个所述预设波段的像素点与对应的所述先验知识阈值进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果将所述像素点初始化为第一数值或第二数值，初始化后得到若干初步分层数据，其中，一个所述预设波段对应一个所述初步分层数据，一个所述像素点在不同的所述初始分成数据里面具有相应的所述第一数值或所述第二数值；将若干所述初步分层数据进行整合得到整合数据；基于所述多光谱影像数据选择植被波段来计算得到归一化植被指数；基于所述归一化植被指数对所述整合数据进行修正后得到修正整合数据；根据所述修正整合数据和预设的分类规则得到多个地物类型的分布结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多光谱影像数据选择若干个预设波段，具体包括：将所述多光谱影像数据输入预设的选择模型；所述选择模型选择所述多光谱影像数据中的绿色波段
、
红边波段
、
水汽吸收波段
、
短波红外1波段和短波红外2波段
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将每个所述预设波段的像素与对应的所述先验知识阈值进行比对，得到比对结果，根据比对结果将所述像素点初始化为第一数值或第二数值，具体包括：获取所述像素点在若干所述预设波段的地表反射率数据：根据所述像素点在同一所述预设波段下的所述地表反射率数据和所述先验知识阈值；将同一所述预设波段下的所述地表反射率数据和所述先验知识阈值进行比对；根据所述比对结果和预设的比对规则将所述像素点初始化为第一数值或第二数值
。4.
根据权利要求3述的方法，其特征在于，所述根据所述比对结果和预设的比对规则将所述像素点初始化为第一数值或第二数值，具体包括：分别获取所述像素点在所述绿色波段与第一先验阈值的比较结果
、
所述红边波段与第二先验阈值的比较结果
、
所述水汽吸收波段与第三先验阈值的比较结果
、
所述短波红外1波段与第四先验阈值的比较结果
、
所述短波红外2波段与第五先验阈值的比较结果；将大于所述第一先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，将小于所述第一先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，得到第一初步分层数据；将大于所述第二先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，将小于所述第二先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，得到第二初步分层数据；将大于所述第三先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，将小于所述第三先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，得到第三初步分层数据；将大于所述第四先验阈值的所述像素点初始化为第二数值，将小于所述第四先验阈值的所述像素点初始化为第一数值，得到第四初步分层数据；
将大于...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋晓华，邓开元，刘璐铭，颜军，李先怡，冯思伟，
申请(专利权)人：珠海欧比特卫星大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：