本发明专利技术实施例提出了一种基于合成孔径雷达的水华识别方法及装置，依据计算得到的目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性，使用预设的模型识别出水华区域，因为后向散射、形状、纹理及时空特征属性均为面向合成孔径雷达水华遥感图像的特定属性，能够代表水华区域的特征，因此，依据所述属性，能够准确识别出目标区域中的水华区域。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感领域，尤其涉及一种基于合成孔径雷达的水华识别方法及装置。
技术介绍
基于光学遥感技术的水华监测识别技术被广泛应用，但是光学遥感技术极易受到天气的影响，在有云雾的天气状况下，光学遥感不能使用，例如，以太湖为例，每年4月是太湖蓝藻水华的主要爆发时期，而2007年至2011年的4月-11月期间每日太湖的MODIS/Terra的卫星遥感影像显示，在当年的4月份，无云覆盖的概率是22. 23%，而被云层完全覆盖的概率为41. 51%，由此可以看出，基于光学的水华遥感监测技术不能满足在云雾状态下水华监测的需求。而基于合成孔径雷达的水华监测的则不受云雾的影响，因此能够替代基于光学的遥感监测，但是，合成孔径雷达图像依靠微波成像，与光学图像相比，具有低分辨率、低信噪比及波段少的特点，所以，现有的基于光学成像的水华识别方法不适用于合成孔径雷达水华遥感图像中水华区域的识别。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于合成孔径雷达的水华识别方法及装置，目的在于解决现有的基于光学成像的水华识别方法不适用于合成孔径雷达水华遥感图像中水华区域的识别的问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例公开了以下技术方案一种基于合成孔径雷达的水华识别方法，应用于合成孔径雷达水华遥感图像，包括从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域；计算所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性；依据所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性，使用预设的模型，识别所述目标区域中的水华区域。优选地，所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性包括目标区域的后向散射系数均值；目标区域的周围区域的后向散射系数均值；目标区域的周围区域的后向散射系数标准差；目标区域的灰度直方图峰度；目标区域的面积；目标区域的周长；目标区域的最小面积外接矩阵长宽之比；目标区域的最大内接圆的半径与目标面积等价圆的半径之比；目标区域和其最小外接矩形面积之比；目标区域的灰度共生矩阵的对比度均值及标准差；目标区域的灰度共生矩阵的相关性均值及标准差；目标区域的灰度共生矩阵的一致性均值及标准差；目标区域灰度共生矩阵的能量均值及标准差；目标区域的边界梯度均值；水华爆发的时空特征。优选地，所述从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域包括计算所述合成孔径雷达水华遥感图像的灰度直方图；依据所述灰度直方图，确定分割阈值；依据所述分割阈值，从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域。优选地，所述预设的模型包括支持向量机。优选地，所述支持向量机的确定过程包括选择径向基核函数作为核函数，构建支持向量机模型；使用预设的图斑样本库训练所述支持向量机模型；当所述支持向量机模型满足预设的识别精度时，确定所述支持向量机模型为确定的支持向量机。优选地，在所述从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域之前，还包括对所述合成孔径雷达水华遥感图像进行预处理。一种基于合成孔径雷达的水华识别装置，应用于合成孔径雷达水华遥感图像，包括分割模块，用于从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域；属性计算模块，用于计算所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性；识别模块，用于依据所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性，使用预设的模型，识别所述目标区域中的水华区域。优选地，所述分割模块包括直方图计算单元，用于计算所述合成孔径雷达水华遥感图像的灰度直方图；阈值计算单元，用于依据所述灰度直方图，利用双峰法确定分割阈值；分割单元，用于依据所述分割阈值，从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域。优选地，所述识别模块包括模型确定单元，用于选择径向基核函数作为所述支持向量机的核函数，构建支持向量机模型，并使用预设的图斑样本库训练所述支持向量机模型，当所述支持向量机模型满足预设的识别精度时，确定所述支持向量机模型为确定的支持向量机；识别单元，用于依据所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性，使用所述模型确定单元确定的支持向量机识别所述目标区域中的水华区域。优选地，所述装置还包括预处理模块，用于对所述合成孔径雷达水华遥感图像进行预处理。本专利技术实施例所述的基于合成孔径雷达的水华识别方法及装置，依据计算得到的目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性，使用预设的模型识别出水华区域，因为后向散射、形状、纹理及时空特征属性均为面向合成孔径雷达水华遥感图像的特定属性，能够代表水华区域的特征，因此，依据所述属性，能够准确识别出目标区域中的水华区域。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例公开的一种基于合成孔径雷达的水华识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例公开的原始SAR水华遥感图像；图3为本专利技术实施例公开的又一种基于合成孔径雷达的水华识别方法的流程图；图4为图2所述的原始SAR水华遥感图像经过上述预处理过程后得到的预处理后图像；图5为本专利技术实施例公开图4的灰度直方图；图6为本专利技术实施例公开的预处理后图像分割后的图像；图7为本专利技术实施例公开的又一种基于合成孔径雷达的水华识别方法的流程图；图8为本专利技术实施例公开的基于合成孔径雷达的水华识别方法识别结果的示意图；图9为本专利技术实施例公开的一种基于合成孔径雷达的水华识别装置的结构示意图。具体实施例方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例公开了一种基于合成孔径雷达的水华识别方法，所述合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR),为一种微波成像雷达,利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成较大的等效天线孔径。与光学遥感成像不同，基于合成孔径雷达的微波成像的原理为水华阻尼了水面的毛细波，降低了微波的后向散射，因此，与水体区域相比，水华区域在雷达影像上形成黑色区域。如图1所述，所述方法包括SlOl :从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域；除了水华会造成微波的后向散射外，低速风也会造成微波的后向散射，因此，低速风经过的水面在合成孔径雷达水华遥感图像中也会形成黑色区域，这也是使用合成孔径雷达识别水华的主要干扰因素。本实施例中，从合成孔径雷达水华遥感图像中分割出目标区域，是指分割出黑色区域，包括水华区域，也可能包括低速风经过的水面，后续步骤中，将识别出哪些黑色区域是真正的水华区域。图像分割方法有多种，针对合成孔径雷达遥感图像可以采用基于直方图的图像分割方法。S102 :计算所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性；如前所述，合成孔径雷达遥感图像中的黑色区域可能是水华区域，也可能是低风速造成的非水华区域，为了进行区别，需要对黑色区域的特征属性进行分析，结合微波成像的原理，本专利技术实施例中，优选目标区域的后向散射、形状、纹理及本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于合成孔径雷达的水华识别方法，其特征在于，应用于合成孔径雷达水华遥感图像，包括：从所述合成孔径雷达水华遥感图像中分割目标区域；计算所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性；依据所述目标区域的后向散射、形状、纹理及时空特征属性，使用预设的模型，识别所述目标区域中的水华区域。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张兵，王甘霖，李俊生，申茜，张方方，邹雷，王胜蕾，
申请(专利权)人：中国科学院对地观测与数字地球科学中心，
类型：发明
国别省市：
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