【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感技术与信息科学，特别是涉及一种浅水湖泊面积提取的方法。
技术介绍
1、遥感技术是大范围、实时动态监测湖泊面积的主要技术之一。基于遥感影像提取湖泊面积的方法主要有指数(水体指数等)阈值、决策树分类、深度学习等。指数阈值方法主要根据遥感影像波段特点，利用中波红外、短波红外、红、绿等波段的算术运算构建水体指数图像，进而设定阈值来提取湖泊水域面积，这类方法提取精度跟水体指数计算效果、阈值设定好坏等直接相关，并且容易受到影像噪声、不纯净水体、水生植物等的影响。决策树分类主要是对不同波段图像进行阈值分类，并对所有分类结果进行决策级融合，实现湖泊面积的提取，这类方法提取精度与每个阈值分类结果、决策级融合规则等直接相关，而且该方法通常不具有泛化能力，一个湖泊面积的提取模型基本不能用于其他湖泊，工程化能力较差。深度学习方法通过大量先验湖泊样本，训练语义分割深度学习网络参数，并对湖泊区域影像进行处理，从而实现湖泊面积的提取，这类方法虽然具有较好的泛化能力，但是受到样本数量质量、类型全面性、分布均匀性等因素限制，需要消耗大量人力进行样本制作和大量时间进行样本迭代，工程化成本较高。
2、此外，由于很多浅水湖泊中常常伴生有大量水生植物，成片的、高于水面的水生植物往往造成遥感影像上该区域地表覆被表现为植被类型，以上三种方法基本无法成功提取水生植物覆盖区域的面积，极大影响了湖泊面积提取的精度，显著降低了湖泊面积数据的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种浅水湖泊面积
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种浅水湖泊面积提取的方法，包括以下步骤：
3、获取水体和水生植物的样本影像和标签数据，并对所述标签数据进行腐蚀和编码处理，获得正负波段图像；
4、基于所述正负波段图像和样本影像对交互式语义分割模型进行训练，获得训练后的交互式语义分割模型；
5、基于遥感影像获取待提取湖泊的水体指数和植被指数；
6、对所述水体指数和植被指数分别进行腐蚀处理，基于处理后的数据构建待提取湖泊的正负波段图像；
7、基于所述训练后的交互式语义分割模型对待提取湖泊的遥感影像和正负波段图像进行处理，获得湖泊面积提取结果。
8、可选地，获取水体和水生植物的样本影像和标签数据的过程包括：获取水体和水生植物相关监测数据以及对应的遥感影像，基于所述水体和水生植物相关监测数据裁切同空间位置区域的遥感影像，获得水体及水生植物图斑区域影像块；基于交互式语义分割模型的预训练权重对所述水体及水生植物图斑区域影像块进行交互式分割处理，获得水体和水生植物的样本影像和标签数据。
9、可选地，对所述标签数据进行腐蚀处理的过程包括：对所述标签数据基于网格标签进行正负像元的全向递归腐蚀运算，获得标签数据的正、负点。
10、可选地，对所述标签数据进行编码处理的过程包括：基于加权距离编码算法将所述标签数据的正、负点转换为正负波段图像。
11、可选地，获取待提取湖泊的水体指数和植被指数的过程包括：获取待提取湖泊水面面积最大范围以及对应的遥感影像，基于所述待提取湖泊水面面积最大范围裁切同空间位置区域的遥感影像，获得待提取湖泊图斑区域影像块；基于所述待提取湖泊图斑区域影像块获取所述待提取湖泊影像的水体指数和植被指数。
12、可选地，对所述水体指数和植被指数分别进行腐蚀处理的过程包括：对待提取湖泊内的水体指数进行全向腐蚀运算，提取待提取湖泊内的水体种子点；对待提取湖泊内的植被指数进行定向腐蚀运算，定向方向为最近水体种子点的同方向，提取待提取湖泊内的植被种子点；对待提取湖泊外的植被指数进行定向形态学运算，定向方向为最近水体种子点与最近植被种子点最小值的反方向，提取待提取湖泊外的植被种子点。
13、可选地，构建待提取湖泊的正负波段图像的过程包括：将待提取湖泊图斑区域影像块等间隔分为3*3区域；在每个区域的待提取湖泊内选择一个离待提取湖泊中心点相对近的水体种子点和植被种子点作为正点；在每个区域的待提取湖泊外选择一个离待提取湖泊中心点相对近的植被种子点作为负点；基于所述正点和负点构建待提取湖泊的正负波段图像。
14、可选地，获得湖泊面积提取结果的过程包括：基于训练后的交互式语义分割模型对待提取湖泊的正负波段图像以及待提取湖泊影像的合并图像进行交互式语义分割处理；对处理结果进行二值化、矢量化，获得湖泊面积提取初步结果；采用待提取湖泊水面面积最大范围对湖泊面积提取初步结果进行矢量裁切，得到湖泊面积提取结果。
15、本专利技术的技术效果为：
16、本专利技术生成的浅水湖泊面积，不仅无需人工设定阈值，而且无需遥感解译专业知识，通过智能设定交互式深度学习输入数据的正负极点波段，对于包含水生植物的浅水湖泊的提取精度更高，可实现全自动、高精度的湖泊面积提取。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种浅水湖泊面积提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的浅水湖泊面积提取的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的浅水湖泊面积提取的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的浅水湖泊面积提取的方法，其特征在于，
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8.根据权利要求1所述的浅水湖泊面积提取的方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
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2.根据权利要求1所述的浅水湖泊面积提取的方法，其特征在于，
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4.根据权利要求3所述的浅水湖泊面积提取的方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：王忠武，刘力荣，张涛，尤淑撑，何芸，杜磊，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：
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