【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及衛星遙感，尤其涉及一種復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法。
技術介紹
1、城市綠地是以自然植被和人工植被為主要存在形態的城市用地。城市綠地有助于改善城市生態環境，對于減少空氣污染、吸塵降噪、城市熱島效應有顯著的效果，能夠緩解人們的精神壓力、提高人們的身體健康。同時，城市綠地能夠改善市民的居住環境，為城市居民提供休閑、鍛煉、社交的場所，提升居民幸福感。城市綠地是城市不可或缺的組成部分，準確、高效地利用高分遙感影像提取城市綠地的空間分布，對評價城市生態環境和優化城市綠地空間結構具有極為重要的意義與作用。
2、目前應用資源三號遙感影像提取綠地存在一定不足，歸一化植被指數精細劃分綠地、水體、藍頂建筑以及陰影存在的缺陷，降低了城市綠地遙感提取精度。城市區域內高分辨率遙感影像地物種類繁多，歸一化植被指數特征空間內存在與綠地相似的像元，提取時可能出現部分水體、藍頂建筑物被錯誤提取的情況。同時，由于建筑物陰影遮擋，對綠地光譜亮度值造成影響，出現了同物異譜的現象。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，從而解決現有技術中存在的前述問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用的技術方案如下：
3、一種復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，包括如下步驟，
4、s1、陰影與非陰影區域劃分：
5、對資源三號高分遙感影像進行處理獲取預設分辨率的多光譜影像，基于該多光
6、s2、非陰影區域和陰影區域的城市綠地提取：
7、對于非陰影區域，設置掩膜并計算抗低亮度像元干擾的綠地提取特征，基于改進的分塊otus分割算法對綠地提取特征進行分割，獲取非陰影區域的綠地；
8、對于陰影區域，計算陰影區域的歸一化植被指數特征，拉伸陰影區域，確定歸一化植被指數特征的分割閾值，根據歸一化植被指數特征與歸一化植被指數特征的分割閾值之間的大小關系，將各像素判定為綠地或背景，以獲取陰影區域的綠地；
9、s3、城市綠地合并：
10、將非陰影區域和陰影區域的綠地合并后輸出，獲取城市綠地提取結果。
11、優選的，步驟s1具體包括如下內容，
12、s11、獲取資源三號高分遙感影像，對資源三號高分遙感影像中的全色影像和多光譜影像進行幾何精校正和pan-sharp融合，獲取預設分辨率的多光譜影像；
13、s12、抽取預設分辨率多光譜影像的紅、綠、藍波段，生成紅綠藍三波段遙感影像，采用segment?anything?model大模型對紅綠藍三波段遙感影像進行自動分割，生成多個色彩均勻的對象；
14、s13、將紅綠藍三波段遙感影像變換到hsi色彩空間；
15、s14、逐個像素計算his色彩空間內的陰影提取特征fs，并將對象內部各像素的陰影提取特征fs的平均值作為對象的陰影提取特征fos；
16、s15、采用人機交互解譯的方式，確定對象的陰影提取特征fos的分割閾值tos，將陰影提取特征大于或等于分割閾值tos的對象判定為陰影區域，將陰影提取特征小于分割閾值tos的對象判定為非陰影區域。
17、優選的，步驟s12中，采用segment?anything?model大模型對紅綠藍三波段遙感影像進行自動分割，生成多個色彩均勻的對象，具體為，
18、將單幅遙感影像按照256x256像素窗口滑動裁剪，且相鄰兩個窗口之間設置20％的重疊；將裁剪后的影像進行2％線性拉伸，再采用segment?anything?model大模型進行分割以生成對象；相鄰窗口的重疊對象合并為單個對象。
19、優選的，步驟s14中，hsi顏色空間陰影提取特征fs的計算公式為，
20、
21、其中，h為色調；s為飽和度；i為亮度。
22、優選的，步驟s2中，非陰影區域的城市綠地提取具體包括如下內容，
23、s211、將藍波段dn值大于經驗值的部分設置為掩膜，以將其排除在城市綠地提取結果中；
24、s212、計算抗低亮度像元干擾的綠地提取特征fg；
25、s213、利用參照現有提取產品的分塊otus分割算法，對綠地提取特征fg進行分割，生成非陰影區域的綠地。
26、優選的，步驟s212中，抗低亮度像元干擾的綠地提取特征fg的計算公式為，
27、
28、其中，nir為近紅外波段的dn值；r為紅光波段的dn值。
29、優選的，步驟s213具體包括如下內容，
30、s2131、按照初始分塊尺寸將遙感影像進行無重疊的分塊；
31、s2132、對于每一個分塊，采用otus算法計算圖像分割閾值t，基于圖像分割閾值t對遙感影像進行二值分割，判定像素大于分割閾值t的區域為綠地；計算分塊的綠地率p；
32、s2133、計算現有提取產品的分塊的綠地率p′；
33、s2134、計算遙感影像的分塊的綠地率與現有提取產品的分塊的綠地率之間的差異度s，公式為，
34、
35、其中，pi為遙感影像的第i個分塊的綠地率；pi′為現有提取產品的第i個分塊的綠地率；n為分塊的數量；
36、s2135、將分塊尺寸擴大到原來的兩倍，返回步驟s2131，再次計算差異度，直到擴大后的分塊尺寸大于遙感影像寬度或長度；
37、s2136、選取最小的差異度所對應的分塊尺寸，在該分塊尺寸下，選取|p-p′|小于或等于預設閾值的分塊，以otus算法分割閾值t對遙感影像進行二值分割，并記錄當前分塊的中心坐標(xi，yt)和對應的分割閾值ti；
38、s2137、基于|p-p′|小于或等于預設閾值的分塊的中心坐標(xi，yi)和分割閾值ti，計算|p-p′|大于預設閾值的分塊的分割閾值c，公式為，
39、
40、
41、
42、其中，(x，y)為|p-p′|大于預設閾值的分塊的中心坐標；
43、s2138、根據分割閾值c提取|p-p′|大于預設閾值的分塊內的綠地；
44、s2139、合并各分塊中提取的綠地，獲取陰影區域的綠地提取結果。
45、優選的，步驟s2中，陰影區域的城市綠地提取具體包括如下內容，
46、s221、計算陰影區域的歸一化植被指數ndvi特征；
47、s222、將遙感影像進行432波段合成以生本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：包括如下步驟，
2.根據權利要求1所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟S1具體包括如下內容，
3.根據權利要求2所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟S12中，采用Segment?Anything?Model大模型對紅綠藍三波段遙感影像進行自動分割，生成多個色彩均勻的對象，具體為，
4.根據權利要求2所述的陰影區域和非陰影區域劃分方法，其特征在于，步驟S14中，HSI顏色空間陰影提取特征FS的計算公式為，
5.根據權利要求1所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟S2中，非陰影區域的城市綠地提取具體包括如下內容，
6.根據權利要求5所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟S212中，抗低亮度像元干擾的綠地提取特征FG的計算公式為，
7.根據權利要求5所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟S213具體
8.根據權利要求1所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟S2中，陰影區域的城市綠地提取具體包括如下內容，
9.根據權利要求1所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟S3具體包括如下內容，
...【技術特征摘要】
1.一種復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：包括如下步驟，
2.根據權利要求1所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟s1具體包括如下內容，
3.根據權利要求2所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影像綠地提取方法，其特征在于：步驟s12中，采用segment?anything?model大模型對紅綠藍三波段遙感影像進行自動分割，生成多個色彩均勻的對象，具體為，
4.根據權利要求2所述的陰影區域和非陰影區域劃分方法，其特征在于，步驟s14中，hsi顏色空間陰影提取特征fs的計算公式為，
5.根據權利要求1所述的復雜城市環境下的資源三號遙感影...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陸塵，王光輝，杜虓宇，齊建偉，張濤，張偉，劉宇，鄭利娟，艾萍，鄒運佳，
申請(專利權)人：自然資源部國土衛星遙感應用中心，
類型：發明
國別省市：
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