不透水面水信息特征面状地物精确提取方法技术

本发明专利技术提供了一种不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，第一步，利用基于阴影特征的检测算法识别阴影，再通过对阴影区域及其边界的亮度比进行评估，计算出补偿阴影区域的系数还原阴影区域；第二步，通过改进的Mean Shift滤波对高分辨率图像每个像元进行有限次的统计迭代计算；第三步，基于前两步对原始数据进行阴影去除及均值漂移滤波后的数据提取纹理特征、光谱特征；第四步，将DSM数据作为高程特征与第三步提取出的纹理与光谱特征融合在一起为深度学习提供训练数据。本发明专利技术提供的不透水面水信息特征面状地物精确提取方法与现有常用算法比较，能够明显提高基于高分辨率遥感图像的不透水面状地物的提取精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于不透水面水信息特征的提取领域，涉及一种不透水面水信息特征面状地物精确提取方法。

技术介绍

1、一直以来，从遥感图像获取城市不透水面水信息特征面状地物的土地利用类型、大小、位置等信息是研究城市产汇流过程的主要数据来源。以往的研究受到图像分辨 率及计算机计算能力的制约，只能提取到相对较低精度的不透水面空间分布信息，这 对于城市产汇流的模拟帮助有限。近年来，高分辨率遥感传感器的发展不断取得重大 进展，gf-2、quickbird、sp0t5 以及无人机倾斜摄影等平台获取的高分辨率图像已经 广泛应用于城市产汇流的研究中。但是由于过高分辨率造成的信息提取困难，很难从 高分辨率图像中区分复杂的地表信息，对城市不透水面进行提取仍然是一项具有挑战 性的任务。高分辨率图像能够提供详细的城市不透水面的光谱和空间信息，而经无人 机获取图像经处理得到的dom、dsm 数据能够提供更多更精细的地表信息以及高程 信息。一些研究证明，高分辨率光学图像和无人机 dsm 数据的协同使用有助于改进不透水面类型及空间分布的提取。然而，大多数的研究集中在利用浅层学习的方法提取城市不本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，其特征在于：所述步骤S01的具体方法为：首先利用基于阴影特征的检测算法识别阴影，再通过对阴影区域及其边界的亮度比进行评估，计算出补偿阴影区域的系数还原阴影区域；通过改进的 MeanShift 滤波对高分辨率图像每个像元进行有限次的统计迭代计算；最后基于前两步对原始数据进行阴影去除及均值漂移滤波后的数据提取纹理特征、光谱特征。

3.如权利要求2所述的不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，其特征在于：阴影去除具体方法为：首先将 RGB 图像转...

【技术特征摘要】

1.一种不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，其特征在于：所述步骤s01的具体方法为：首先利用基于阴影特征的检测算法识别阴影，再通过对阴影区域及其边界的亮度比进行评估，计算出补偿阴影区域的系数还原阴影区域；通过改进的 meanshift 滤波对高分辨率图像每个像元进行有限次的统计迭代计算；最后基于前两步对原始数据进行阴影去除及均值漂移滤波后的数据提取纹理特征、光谱特征。

3.如权利要求2所述的不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，其特征在于：阴影去除具体方法为：首先将 rgb 图像转换到运用笛卡尔坐标来确定颜色的cielab颜色空间，然后从cielab颜色空间转换到图像极性表示空间cielch，在 cielch 空间中，色调通道值更高的地方是阴影，通过转换后的颜色空间 cielch 的 l 和 h 通道计算出 specthem 比值图像再对其进行多级全局阈值分割，最后使用形态侵蚀和膨胀以减少噪声，以实现更好的阴影区域的划分，specthem 比值的计算公式为：

4.如权利要求2所述的不透水面水信息特征面状地物精确提取方法，其特征在于：所述mean shift对于图像的每个像素，计算一组相邻像素，坐标二维空间 (x, y) 与坐标点rgb 颜色空间(r, g, b)构成五维空间，与自定义空间半径一同构...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈彬彬，陈正东，宋楚平，逄晓东，刘蓉雪，王珈璇，王克冬，汪永贞，成宇航，
申请(专利权)人：南京科技职业学院，
类型：发明
国别省市：