区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，包括对区域遥感图像数据集进行预处理，并构建多源数据调整的夜光建成区指数图像；利用优化算法，对分割夜光建成区指数图像的分割阈值进行优化；利用优化后的分割阈值对获取的待分析夜光建成区指数图像进行图像处理，得到城市建成区图像序列；将得到的城市建成区图像序列进行时间一致性处理，得到长时间序列城市建成区结果。本发明专利技术通过夜光建成区指数图像融合多源数据，进而增强城市区域与非城市区域差异；结合优化算法自适应调整不同城市的分割阈值，提高识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理，尤其涉及一种区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法。

技术介绍

1、高效准确地提取城市建成区，是研究人类社会活动时空变化规律，及人类社会活动对自然环境影响的关键基础。遥感数据的真实客观性及易获取性，使遥感数据适用于大尺度范围的同步观测及观测结果的周期性更新。夜间灯光遥感数据可以直接反映人类活动的集中区域，较高的灯光强度通常对应于高密度的城市建成区，已成为城市扩张范围提取以及城市建成区监测的重要数据源。但遥感图像中出现的溢出效应和饱和效应等缺陷限制了其更准确的提取精度；同时，现有的基于遥感数据进行的建成区提取方法存在如下缺陷：

2、（1）基于图像分类的方法依赖大量样本训练，操作繁琐且跨时相适应性差；

3、（2）遥感图像间存在空间异质性，利用经验法进行阈值划分缺少精准性及稳定性，耗时且效率极低；

4、（3）应用突变检测法进行建成区提取对噪声敏感，要求区域之间差异明显，不具有普适性；

5、（4）选取高分辨率图像对比法数据量大，效率低，且仅适用于小范围区域，难以应对大范围长时间序列处本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，步骤S1中对所述夜间灯光图像数据集的预处理包括：

3.根据权利要求2所述的区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，在对重采样得到的夜间灯光图像数据集进行异常值校正的过程中，对于夜间灯光图像数据集中的每个夜间灯光图像：

4.根据权利要求2所述的区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，步骤S1中对所述区域多光谱数据集的预处理包括：</p>

5.根据...

【技术特征摘要】

1.一种区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，步骤s1中对所述夜间灯光图像数据集的预处理包括：

3.根据权利要求2所述的区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，在对重采样得到的夜间灯光图像数据集进行异常值校正的过程中，对于夜间灯光图像数据集中的每个夜间灯光图像：

4.根据权利要求2所述的区域差异增强和局部自适应分割的城市建成区提取方法，其特征在于，步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈圣波，王梓博，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：