一種利用遙感影像提取港口特定地物的方法及系統技術方案

一種利用遙感影像提取港口特定地物的方法，包括：(1)對遙感影像的一個波段使用lee?sigma邊緣提取算法，該算法使用一個特定的邊緣濾波器，從原始影像中創建兩個獨立的邊緣影像；(2)把兩個邊緣影像導入多尺度分割算法中，與遙感影像一起參與多尺度分割，生成影像對象；(3)判斷是否滿足分類要求，是則執行步驟(4)，否則執行步驟(2)；(4)利用光譜特征、邊緣影像強度值、泊位矢量，分類出水域、陸域和泊位的地物；(5)利用光譜特征、形狀特征、上下文關系特征、范圍特征，提取泊位類別中的裝卸設備類別，陸域類別中的油品及液體化工品堆場、煤炭堆場、礦石堆場、集裝箱堆場、堆場后方物流倉庫、圍填海這些類別。還有系統。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及圖像處理的
，尤其涉及一種利用遙感影像提取港口特定地物的方法，以及利用遙感影像提取港口特定地物的系統。
技術介紹
港口作為海上運輸的重要組成部分，已經越來越受到人們的重視，成為交通規劃的一個關鍵研究方向。而港口的規劃建設，需要獲取港口的各種地物及其位置。面向對象的影像分析技術，使用計算機語言把不同地物在遙感影像中的光譜特征、形狀特征、相對關系特征、紋理特征、上下文特征等信息以規則集的方式表達出來，從而實現區分、識別不同地物的功能。面向對象的影像分析技術使用影像分割算法，把遙感影像分割成具有特定尺度范圍，且能夠表達一定意義的影像對象，并利用上述的地物特征信息實現地物的分類。目前，面向對象的影像分析技術廣泛應用于如林業、農業、保險、城市規劃等不同行業中，但是因為港口的特定地物的特殊性，該技術并沒有在港口資源監測領域中應用。
技術實現思路
為克服現有技術的缺陷，本專利技術要解決的技術問題是提供了一種利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其實現港口中水域、圍填海、裝卸設備、油品及液體化工品堆場、集裝箱堆場、煤炭堆場、礦石堆場、堆場后方物流倉庫等地物的提取，為后續碼頭設施、倉庫堆場、油品罐區、集疏運通道、臨港產業等港口基礎設施建設項目實施進展監控、未批先建等違規建設判定提供依據。本專利技術的技術方案是：這種利用遙感影像提取港口特定地物的方法，該方法包括以下步驟：(1)對遙感影像的一個波段使用leesigma邊緣提取算法，該算法使用一個特定的邊緣濾波器，從原始影像中創建兩個獨立的邊緣影像：一個亮邊緣影像和一個暗邊緣影像；(2)把所述兩個邊緣影像導入到多尺度分割算法中，與遙感影像一起參與多尺度分割，生成影像對象；(3)判斷是否滿足分類要求，是則執行步驟(4)，否則執行步驟(2)；(4)利用光譜特征、邊緣影像強度值、泊位矢量，分類出水域、陸域和泊位的地物；(5)利用光譜特征、形狀特征、上下文關系特征、范圍特征，提取泊位類別中的裝卸設備類別，陸域類別中的油品及液體化工品堆場、煤炭堆場、礦石堆場、集裝箱堆場、堆場后方物流倉庫、圍填海這些類別。本專利技術把邊緣提取算法與面向對象的多尺度分割算法相結合，并分析了提取地物在遙感影像中的典型特征，利用這些特征組合開發出提取規則集，把目標地物快速、準確地提取出來，從而實現港口中水域、圍填海、裝卸設備、油品及液體化工品堆場、集裝箱堆場、煤炭堆場、礦石堆場、堆場后方物流倉庫等地物的提取，為后續碼頭設施、倉庫堆場、油品罐區、集疏運通道、臨港產業等港口基礎設施建設項目實施進展監控、未批先建等違規建設判定提供依據。還提供了一種利用遙感影像提取港口特定地物的系統，該系統包括：leesigma邊緣提取算法模塊，其配置來對遙感影像的一個波段使用leesigma邊緣提取算法，該算法使用一個特定的邊緣濾波器，從原始影像中創建兩個獨立的邊緣影像：一個亮邊緣影像和一個暗邊緣影像；多尺度分割算法模塊，其配置來把所述兩個邊緣影像導入到多尺度分割算法中，與遙感影像一起參與多尺度分割，生成影像對象；第一分類模塊，其配置來利用光譜特征、邊緣影像強度值、泊位矢量，分類出水域、陸域和泊位的地物；第二分類模塊，其配置來利用光譜特征、形狀特征、上下文關系特征、范圍特征，提取泊位類別中的裝卸設備類別，陸域類別中的油品及液體化工品堆場、煤炭堆場、礦石堆場、集裝箱堆場、堆場后方物流倉庫、圍填海這些類別。附圖說明圖1所示為根據本專利技術的利用遙感影像提取港口特定地物的方法的流程圖。具體實施方式如圖1所示，這種利用遙感影像提取港口特定地物的方法，該方法包括以下步驟：(1)對遙感影像的一個波段使用leesigma邊緣提取算法，該算法使用一個特定的邊緣濾波器，從原始影像中創建兩個獨立的邊緣影像：一個亮邊緣影像和一個暗邊緣影像；(2)把所述兩個邊緣影像導入到多尺度分割算法中，與遙感影像一起參與多尺度分割，生成影像對象；(3)判斷是否滿足分類要求，是則執行步驟(4)，否則執行步驟(2)；(4)利用光譜特征、邊緣影像強度值、泊位矢量，分類出水域、陸域和泊位的地物；(5)利用光譜特征、形狀特征、上下文關系特征、范圍特征，提取泊位類別中的裝卸設備類別，陸域類別中的油品及液體化工品堆場、煤炭堆場、礦石堆場、集裝箱堆場、堆場后方物流倉庫、圍填海這些類別。本專利技術把邊緣提取算法與面向對象的多尺度分割算法相結合，并分析了提取地物在遙感影像中的典型特征，利用這些特征組合開發出提取規則集，把目標地物快速、準確地提取出來，從而實現港口中水域、圍填海、裝卸設備、油品及液體化工品堆場、集裝箱堆場、煤炭堆場、礦石堆場、堆場后方物流倉庫等地物的提取，為后續碼頭設施、倉庫堆場、油品罐區、集疏運通道、臨港產業等港口基礎設施建設項目實施進展監控、未批先建等違規建設判定提供依據。波段的選擇要根據使用遙感影像來決定：如果所用的遙感影像是只有多光譜影像或融合影像，那么該波段選擇紅波段；如果所用的遙感影像有多光譜影像和全色影像，那么該波段選擇全色影像。邊緣提取算法生成的邊緣影像中，對于建筑物、工業用地、礦區等的邊緣與其周圍背景的亮度值反差較大的地物能夠高亮顯示，其強度值較大，而對于水域、大片耕地等其內部紋理較均一的地物其強度值較低。因此，港口資源監測的目標地物如裝卸設備、油品及液體化工品堆場等有較好的提取效果。另外，所述步驟(1)中遙感影像的一個波段，使用空間分辨率優于10米的多光譜影像和空間分辨率優于2.5米的全色影像，其中多光譜影像包括藍波段、綠波段、紅波段和近紅外波段。另外，所述步驟(1)中遙感影像的一個波段，使用空間分辨率優于2.5米的藍波段、綠波段、紅波段和近紅外波段4波段融合影像。另外，遙感數據是高分一號衛星影像，包括8米空間分辨率的多光譜影像和2米分辨率的全色影像；矢量數據包括港界范圍矢量和泊位矢量。另外，所述步驟(1)中leesigma邊緣提取算法的Sigma值為5。Sigma值描述了一個數據點的均值與標準差的相差多少。Sigma值越大，就會產生越好的邊緣檢測；一般設置該值為5。一個給定窗口的Sigma值是：σ——給定窗口內所有像元的標準差；——給定窗口內所有像元的亮度均值。如果滿足下面的公式標準的在移動窗口內的像元數目P足夠大的話(其中W是寬度，是用戶定義的常數)，那么這些像元的均值將會導出。否則，生成整個窗口的均值。(1-W∑)PCenter≤P≤(1+W)PCenter∑——算法的Sigma值；W——寬度，自定義的常數；P——給定移動窗口內所有像元的數量；PCenter——給定移動窗口內中心像元的數量。另外，所述步驟(2)中，亮邊緣影像和暗邊緣影像與多光譜影像和全色影像按照一定的權重一起參與到多尺度分割算法中，生成有一定意義的影像對象，為后續的面向對象分類提供分類基礎。因為每種地物有特定的典型特征能夠把其與其他地物區分開來，而上述方式生成的對象邊界輪廓更接近真實的地物，有利于后續的分類特征的選擇，以便區分不同的地物。分割參數設置如表1：表1分類規則(即規則集)的建立與能否把地物較好的區分開息息相關。規則集就是使用計算機語言表達不同地物的典型特征，按照表達的順序生成不同的分類規則，從而做到區分不同地物的目的。其原則主要是先大后小，先易后難；先大后小，即先本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：(1)對遙感影像的一個波段使用lee?sigma邊緣提取算法，該算法使用一個特定的邊緣濾波器，從原始影像中創建兩個獨立的邊緣影像：一個亮邊緣影像和一個暗邊緣影像；(2)把所述兩個邊緣影像導入到多尺度分割算法中，與遙感影像一起參與多尺度分割，生成影像對象；(3)判斷是否滿足分類要求，是則執行步驟(4)，否則執行步驟(2)；(4)利用光譜特征、邊緣影像強度值、泊位矢量，分類出水域、陸域和泊位的地物；(5)利用光譜特征、形狀特征、上下文關系特征、范圍特征，提取泊位類別中的裝卸設備類別，陸域類別中的油品及液體化工品堆場、煤炭堆場、礦石堆場、集裝箱堆場、堆場后方物流倉庫、圍填海這些類別。

【技術特征摘要】
1.一種利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：(1)對遙感影像的一個波段使用leesigma邊緣提取算法，該算法使用一個特定的邊緣濾波器，從原始影像中創建兩個獨立的邊緣影像：一個亮邊緣影像和一個暗邊緣影像；(2)把所述兩個邊緣影像導入到多尺度分割算法中，與遙感影像一起參與多尺度分割，生成影像對象；(3)判斷是否滿足分類要求，是則執行步驟(4)，否則執行步驟(2)；(4)利用光譜特征、邊緣影像強度值、泊位矢量，分類出水域、陸域和泊位的地物；(5)利用光譜特征、形狀特征、上下文關系特征、范圍特征，提取泊位類別中的裝卸設備類別，陸域類別中的油品及液體化工品堆場、煤炭堆場、礦石堆場、集裝箱堆場、堆場后方物流倉庫、圍填海這些類別。2.根據權利要求1所述的利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其特征在于：所述步驟(1)中遙感影像的一個波段，使用空間分辨率優于10米的多光譜影像和空間分辨率優于2.5米的全色影像，其中多光譜影像包括藍波段、綠波段、紅波段和近紅外波段。3.根據權利要求2所述的利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其特征在于：所述步驟(1)中遙感影像的一個波段，使用空間分辨率優于2.5米的藍波段、綠波段、紅波段和近紅外波段4波段融合影像。4.根據權利要求1所述的利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其特征在于：遙感數據是高分一號衛星影像，包括8米空間分辨率的多光譜影像和2米分辨率的全色影像；矢量數據包括港界范圍矢量和泊位矢量。5.根據權利要求4所述的利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其特征在于：所述步驟(1)中leesigma邊緣提取算法的Sigma值為5。6.根據權利要求5所述的利用遙感影像提取港口特定地物的方法，其特征在于：所述步驟...

【專利技術屬性】
技術研發人員：齊越，董敏，聶向軍，郝軍，馮云，王偉，
申請(專利權)人：交通運輸部規劃研究院，
類型：發明
國別省市：北京;11