【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于卫星遥感技术与文化遗产保护领域，尤其涉及一种环境要素提取与预评估方法、系统、设备和存储介质。
技术介绍
1、当前，传统光学变化检测为“可视不可测”，只能得到地表覆盖变化信息，无法获取地物随时间的形变程度及未来趋势。而雷达时序干涉处理为“可测不可视”，仅可得到该地区离散点位的变形情况，无法直观监测地表的覆盖类型变化。目前将遥感技术应用于文化遗产景观廊道保护的研究较少，更缺乏结合光学和雷达遥感两种技术对其环境要素的动态检测和综合分析。面向文化遗产一体化监测与评估现实需求，以及监测评估工作相对不足和环境要素变迁机制相对不明的现状，亟需将光学遥感“可视”信息与雷达干涉“不可视”信息相结合，总结一套光学—雷达遥感文化遗产景观廊道环境要素提取与预评估方法，为生态环境协调发展和文化景观可持续保护提供技术解决方案。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出一种环境要素提取与预评估方法、系统、设备和存储介质的技术方案，以解决上述技术问题。
2、本专利技术第一方面公开了一种环境要素提取与预评估方法，方法包括：
3、步骤s1、获取文化遗产景观廊道的两期光学遥感环境要素变化数据和雷达时序形变信息数据，并进行预处理；
4、步骤s2、根据预处理后的两期光学遥感环境要素变化数据提取变化区域掩膜得到预变化掩膜，将待分类的影像数据和预变化掩膜输入深度学习网络模型进行预测，得到两期的研究区土地覆盖分类结果，根据研究区土地覆盖分类结果计算土地覆盖变化率并进行
5、步骤s3、根据光学遥感环境要素变化提取和雷达时序形变信息提取的结果，进行光学—雷达环境要素综合预评估。
6、根据本专利技术第一方面的方法，在步骤s2中，根据预处理后的两期光学遥感环境要素变化数据提取变化区域掩膜得到预变化掩膜的方法包括：
7、使用步骤s1中获取的影像，提取变化区域掩膜，若文化遗产景观廊道的尺度的小于预设值，则直接将两期影像进行变化向量分析操作以提取预变化掩膜；若文化遗产景观廊道的尺度的大于预设值则通过棋盘分割的方式，将研究区进行分块处理，再将各对应的影像斑块分别进行变化向量分析处理，得到分块掩膜结果。
8、根据本专利技术第一方面的方法，在步骤s2中，将待分类的影像数据和预变化掩膜输入深度学习网络模型进行预测，得到两期的研究区土地覆盖分类结果的方法包括：
9、如有适合研究区的遥感影像及标签样本集，则直接使用其进行模型训练及影像分类预测，若无，则需手动制作样本集，手动制作方法如下，
10、首先，根据研究区的土地覆盖分类需求，确定具体类别及数量；根据影像数据人工判定地物类别并进行类别矢量勾画，将得到的矢量类别结果转换为栅格数据，即对应标签后，将影像及标签同步对应切割为较小像素尺寸的样本集合；
11、样本集就绪后，选择搭建合适的深度学习网络模型，输入样本进行多次训练，直至模型的精度与损失达到较佳效果后，保存该模型结果；
12、将待分类的影像输入模型结果，同时加入预变化掩膜，进行预测，输出研究区土地覆盖分类结果。
13、根据本专利技术第一方面的方法，在步骤s2中，计算土地覆盖变化率的方法包括：
14、根据两期的研究区土地覆盖分类结果，假设前后两时相分别为t1和t2，分类结果共有m种，则以灰度值0～(m-1)代表各类别，将两时相结果进行差分：若像素值为0，代表前后类别相同，未产生变化；若前后类别不同，则重新赋值为1，代表发生变化；计算变化区域占总研究区的百分比即为土地覆盖变化率，即
15、δ＝nv＝1/(nv＝0+nv＝1)
16、式中：δ为土地覆盖变化率；ν为灰度值；n为像素个数。
17、根据本专利技术第一方面的方法，在步骤s2中，对预处理后的雷达时序形变信息数据进行差分干涉处理的方法包括：干涉图生成、去除平地及地形相位、干涉图滤波处理、相位解缠和生成平均相干系数图中的一种或多种组合。
18、根据本专利技术第一方面的方法，在步骤s2中，进行形变结果可视化的方法包括：
19、通过地理软件绘制景观廊道外包矢量范围，提取折点要素并导出属性信息文本，再由程序读取文本位置信息生成多边形；同时输入形变点大文本，按行读取形变点信息并提取位置，判断该点是否位于矢量范围多边形内，是则写入新文本文件，反之舍弃；移步下一行重复以上操作，直至进行到最末行停止，保存提取后的新文本后结束。
20、根据本专利技术第一方面的方法，在步骤s3中，进行光学—雷达环境要素综合预评估的方法包括，分别从定量的角度、空间相关的角度以及多方综合性的角度进行分析，其中：
21、从定量的角度进行分析的方法包括，由于各数据结果来源不同，数值量级有较大差异，为了便于比较其大小情况、发现光学—雷达不同数据间的关联性，对每类数值求取平均值后，再计算原值与均值的比值大小，定义为β，用于衡量样本接近本组样本均值的程度；计算公式如下：
22、
23、其中，xi为目标样本值，n为该组样本的个数；
24、和/或，从空间相关进行分析的方法包括：对光学相关的数据结果和雷达相关的数据结果中与研究目标高度相关的对象或要素进行提取，叠加后以位置相交条件作为空间相关性的准则，并统计各要素中符合位置相交关系的图斑所占比例进行定量评估；假设提取的数据类型为k种，获得多源数据结果要素叠加比例矩阵，表征各结果间的空间相关程度。
25、本专利技术第二方面公开了一种环境要素提取与预评估系统；系统包括：
26、第一处理模块，被配置为，获取文化遗产景观廊道的两期光学遥感环境要素变化数据和雷达时序形变信息数据，并进行预处理；
27、第二处理模块，被配置为，根据预处理后的两期光学遥感环境要素变化数据提取变化区域掩膜得到预变化掩膜，将待分类的影像数据和预变化掩膜输入深度学习网络模型进行预测，得到两期的研究区土地覆盖分类结果，根据研究区土地覆盖分类结果计算土地覆盖变化率并进行变化矩阵转换，完成光学遥感环境要素变化提取；对预处理后的雷达时序形变信息数据进行差分干涉处理，完成差分干涉处理后，进行时序形变反演操作，根据形变序列作最小二乘线性拟合可得到形变年速率值，并进行形变结果可视化，完成雷达时序形变信息提取；
28、第三处理模块，被配置为，根据光学遥感环境要素变化提取和雷达时序形变信息提取的结果，进行光学—雷达环境要素综合预评估。
29、本专利技术第三方面公开了一种电子设备。电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现本公开第一方面中任一项的一种环境要素提取与预评估方法中的步骤。
30、本专利技术第四方面本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种环境要素提取与预评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种环境要素提取与预评估方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述根据预处理后的两期所述光学遥感环境要素变化数据提取变化区域掩膜得到预变化掩膜的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种环境要素提取与预评估方法，其特征在于，在所述步骤S2中，将待分类的影像数据和所述预变化掩膜输入深度学习网络模型进行预测，得到两期的研究区土地覆盖分类结果的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种环境要素提取与预评估方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述计算土地覆盖变化率的方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种环境要素提取与预评估方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述对预处理后的所述雷达时序形变信息数据进行差分干涉处理的方法包括：干涉图生成、去除平地及地形相位、干涉图滤波处理、相位解缠和生成平均相干系数图中的一种或多种组合。
6.根据权利要求5所述的一种环境要素提取与预评估方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述进行形变结果可视化的方法包括：
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