【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水资源研究，尤其涉及一种基于形状和水体淹没频率特征的水体分类方法及装置。
技术介绍
1、水体分类研究对水体环境保护及工业化生产具有重要意义。
2、目前许多与地表水体相关的遥感数据集都缺乏更加精细的分类，大多都只是把地表水体作为单一地表覆盖类型，水体分类体系不够全面，无法提供完整的地表水体类型信息。
3、此外，许多研究使用人工识别、手动编辑的方法进行地表水体数据集制作，效率较低、耗时且成本高。
4、因此，需要一种基于形状特征和水体淹没频率特征的水体分类方法，可以克服上述问题。
技术实现思路
1、本申请的目的之一是提供一种基于形状和水体淹没频率特征的水体分类方法及装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、根据本专利技术一方面的一个实施例，提供了一种基于形状t和水体淹没频率特征的水体分类方法，包括：
3、获取遥感图像数据；
4、对所述遥感图像数据进行水体指数计算，并对水体指数计算结果进行分割，获得水体图像数据；
5、基于所述水体图像数据提取地表水体形状特征信息及水体淹没频率信息；
6、基于所述水体形状特征信息及水体淹没频率信息，利用随机森林分类器对地表水体进行分类。
7、优选的，所述对水体指数计算结果进行分割，获得水体图像数据的步骤包括：
8、对水体指数计算结果使用大津法进行阈值分割，得到水体-背景二分类的图；
9、对所述二分类图进行图像灰度
10、使用多尺度分割方法对分离得到的水体进行分割，得到水体图像数据。
11、优选的，所述基于所述水体形状特征信息及水体淹没频率信息，利用随机森林分类器对地表水体进行分类的步骤包括：
12、基于所述水体形状特征信息利用随机森林分类器对地表水体进行第一层分类；
13、基于所述水体淹没频率信息，利用随机森林分类器对地表水体进行第二层分类。
14、优选的，所述第一层分类用于区分水体类别属于第一预设类别中的一种，所述第一预设类别包括：湖泊、河流、水库、池塘、稻田及沟渠。
15、优选的，所述第二层分类用于区分水体类别属于第二预设类别中的一种，所述第二预设类别包括：永久水体、季节变化水体及最大水体。
16、优选的，基于所述水体图像数据提取地表水体形状特征信息前，所述方法还包括：
17、通过特征重要性计算从若干地表水体几何形状特征中选择形状特征。
18、优选的，所选择的形状特征包括：
19、紧致度、面积、长度、边界指数及形状指数；
20、所述基于所述水体图像数据提取地表水体形状特征信息为所选择的形状特征信息。
21、优选的，所述水体淹没频率信息是通过叠加不同时间的水体图，计算出整个时间序列中每个像素的水体淹没频率wif，计算方法如下：
22、
23、n表示所有良好观测值的像元值数量， w ij为二元变量，表示图像 j中像素 i的淹没状态，1表示淹没，0表示未淹没， o ij表示图像 j中像素 i的观测状态，1表示观测到，0表示未观测到。
24、优选的，对所述遥感图像数据进行影像分割前，所述方法还包括：
25、预处理及修正所述遥感图像数据。
26、根据本专利技术另一方面的一个实施例，提供了一种基于形状和水体淹没频率特征的水体分类装置，包括：
27、第一单元，用于获取遥感图像数据；
28、第二单元，用于对所述遥感图像数据进行水体指数计算，并对水体指数计算结果进行分割，获得水体图像数据；
29、第三单元，用于基于所述水体图像数据提取地表水体形状特征信息及水体淹没频率信息；
30、第四单元，用于基于所述水体形状特征信息及水体淹没频率信息，利用随机森林分类器对地表水体进行分类。
31、本专利技术的有益效果：
32、本专利技术实施例通过获取遥感图像数据，对所述遥感图像数据进行影像分割，获得水体图像数据，并基于所述水体图像数据提取地表水体形状特征信息及水体淹没频率信息，从而基于所述水体形状特征信息及水体淹没频率信息，利用随机森林分类器对地表水体进行分类。该方案基于形状特征以及水体淹没频率特征对地表水体进行精细化分类，实现了更加准确的水体分类，为水资源管理和生态环境精准监测与评价提供了有利技术保障。
33、本领域普通技术人员将了解，虽然下面的详细说明将参考图示实施例、附图进行，但本申请并不仅限于这些实施例。而是，本申请的范围是广泛的，且意在仅通过后附的权利要求限定本申请的范围。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于形状和水体淹没频率特征的水体分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对水体指数计算结果进行分割，获得水体图像数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述水体形状特征信息及水体淹没频率信息，利用随机森林分类器对地表水体进行分类的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一层分类用于区分水体类别属于第一预设类别中的一种，所述第一预设类别包括：湖泊、河流、水库、池塘、稻田及沟渠。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二层分类用于区分水体类别属于第二预设类别中的一种，所述第二预设类别包括：永久水体、季节变化水体及最大水体。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述水体图像数据提取地表水体形状特征信息前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所选择的形状特征包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水体淹没频率信息是通过叠加不同时间的水体图，计算出整个时间序列
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述遥感图像数据进行影像分割前，所述方法还包括：
10.一种基于形状和水体淹没频率特征的水体分类装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于形状和水体淹没频率特征的水体分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对水体指数计算结果进行分割，获得水体图像数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述水体形状特征信息及水体淹没频率信息，利用随机森林分类器对地表水体进行分类的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一层分类用于区分水体类别属于第一预设类别中的一种，所述第一预设类别包括：湖泊、河流、水库、池塘、稻田及沟渠。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二层分类用于区分水体类别属于第二预设类别中的一种...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。