基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法，包括：輸入大視場(chǎng)角成像條件的待處理遙感圖像；利用不同地物光譜特征的差異識(shí)別當(dāng)前遙感圖像中像素級(jí)目標(biāo)的地物類(lèi)型，實(shí)現(xiàn)典型地物目標(biāo)的分類(lèi)；利用對(duì)典型地物的分類(lèi)信息、地形地貌信息等、遙感物理模型的成像模擬及已有數(shù)據(jù)提供的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合相關(guān)遙感物理模型模擬出對(duì)應(yīng)于當(dāng)前遙感圖像包含地物類(lèi)別特征的像素級(jí)模型，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)；針對(duì)原始遙感圖像成像的地理信息，對(duì)當(dāng)前遙感區(qū)域在數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)應(yīng)部分進(jìn)行幾何校正；通過(guò)成像質(zhì)量評(píng)價(jià)，完善參數(shù)調(diào)整；輸出最優(yōu)的像素級(jí)地物類(lèi)別信息可視化圖像。采用本發(fā)明的信息可視化方法，能高效、直觀(guān)地從海量遙感數(shù)據(jù)中有效提取地物目標(biāo)信息。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是一種基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，隨著全球?qū)Φ赜^(guān)測(cè)體系不斷完善，多時(shí)相、多分辨率、全天時(shí)、全天候的遙感對(duì)地觀(guān)測(cè)體系正在形成，對(duì)地觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精度不斷完善，定量遙感技術(shù)穩(wěn)步發(fā)展，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷擴(kuò)大。但是，由于遙感信息在時(shí)間尺度和空間尺度上的爆炸式增長(zhǎng)，遙感數(shù)據(jù)的海量化和應(yīng)用部門(mén)仿真需求的專(zhuān)業(yè)化出現(xiàn)了新的矛盾。
[0003]為了滿(mǎn)足多時(shí)相多尺度多空間分辨率對(duì)地觀(guān)測(cè)遙感的需求，不間斷的獲取最佳成像產(chǎn)品，有必要在理論上對(duì)成像鏈路進(jìn)行建模仿真，即涵蓋衛(wèi)星遙感成像環(huán)節(jié)的各種要素。其中以構(gòu)建對(duì)應(yīng)遙感觀(guān)測(cè)區(qū)域的具有類(lèi)別信息的數(shù)據(jù)庫(kù)最為關(guān)鍵，并將直接影響針對(duì)不同遙感應(yīng)用的可視化成像質(zhì)量。但是，隨著遙感數(shù)據(jù)在空間和時(shí)間分辨率方面的不斷提高，直接以遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建將面臨數(shù)字洪災(zāi)的難題。
[0004]如何在海量遙感數(shù)據(jù)中有效提取地物目標(biāo)信息，特別是如何利用高分辨率大視場(chǎng)角的海量化遙感圖像數(shù)據(jù)為專(zhuān)業(yè)應(yīng)用部門(mén)提供具有類(lèi)別等有效信息的可視化結(jié)果，已經(jīng)成為現(xiàn)有技術(shù)必須解決的技術(shù)難題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法，利用來(lái)自任意成像平臺(tái)采集的海量遙感圖像，構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，提供高質(zhì)量遙感信息可視化結(jié)果。
[0006]實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為:一種基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法，包括如下步驟:待處理遙感圖像輸入:輸入大視場(chǎng)角成像條件的待處理遙感圖像作為當(dāng)前遙感圖像；遙感圖像地物分類(lèi):利用不同地物光譜特征的差異來(lái)識(shí)別當(dāng)前遙感圖像中像素級(jí)目標(biāo)的地物類(lèi)型，從而實(shí)現(xiàn)典型地物目標(biāo)的分類(lèi)；數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建:利用對(duì)典型地物的分類(lèi)信息、地形地貌信息等相關(guān)輔助數(shù)據(jù)、遙感物理模型的成像模擬及已有數(shù)據(jù)提供
的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合相關(guān)遙感物理模型精確地模擬出對(duì)應(yīng)于當(dāng)前遙感圖像包含地物類(lèi)別特
征的像素級(jí)模型，并以此完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建；空間幾何校正:針對(duì)原始遙感圖傷
像的地理信息，對(duì)當(dāng)前遙感區(qū)域在數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)應(yīng)部分進(jìn)行幾何校正，以供后續(xù)可拽應(yīng)用；優(yōu)化調(diào)整:通過(guò)對(duì)當(dāng)前遙感區(qū)域在數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)部分的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)，完善曝光量等參數(shù)的調(diào)整；可視化信息輸出:輸出最優(yōu)的像素級(jí)地物類(lèi)別信息可視化圖像。
[0007]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn):采用本方法，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、簡(jiǎn)化，能高效、直觀(guān)地在海量遙感數(shù)據(jù)中有效提取地物目標(biāo)信息，特別是利用高分辨率大視場(chǎng)角的海量化遙感圖像數(shù)據(jù)為專(zhuān)業(yè)應(yīng)用部門(mén)提供具有類(lèi)別等有效信息的可視化結(jié)果。
[0008]下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述?！緦?zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0009]圖1為本發(fā)明基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法的流程圖。
[0010]圖2為圖1中遙感圖像地物分類(lèi)和數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的流程圖。
[0011]圖3為墨卡托投影方法空間幾何校正原理圖。
[0012]圖4為優(yōu)化調(diào)整及可視化流程示意圖。
[0013]圖5為水體反射率模擬曲線(xiàn)示例。
[0014]圖6為南海海水(115° E，22° N)表面反射率曲線(xiàn)示例。
[0015]圖7為實(shí)際遙感圖像示例。
[0016]圖8為從數(shù)據(jù)庫(kù)直接輸出的信息可視化圖像。
[0017]圖9為未進(jìn)行校正的信息可視化圖像。
[0018]圖10為完成幾何畸變校正的信息可視化圖像。
[0019]圖11為優(yōu)化后的信息可視化圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0020]本質(zhì)上講，無(wú)論是主動(dòng)式或被動(dòng)式遙感成像，其觀(guān)測(cè)獲取的地物信息是通過(guò)光學(xué)反射作用為遙感相機(jī)提供數(shù)據(jù)輸入的。因此，通過(guò)識(shí)別不同地物的光學(xué)反射特性可以很好的從遙感數(shù)據(jù)中模擬出遙感觀(guān)測(cè)結(jié)果。以此構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)在于，不僅能為遙感應(yīng)用部門(mén)提供有效的可視化效果，而且能直接將地物類(lèi)別信息嵌入到可視化圖像產(chǎn)品中。以泥石流災(zāi)害為例，傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)往往只能依賴(lài)于人工解譯的方式來(lái)獲取分析結(jié)果，而采用嵌入類(lèi)別信息的可視化圖像則可以通過(guò)災(zāi)害前后不同時(shí)相遙感成像的對(duì)比快速鎖定受災(zāi)區(qū)域，并能根據(jù)受災(zāi)區(qū)域地物類(lèi)型的變化進(jìn)行智能化的災(zāi)情量化分析。因此，本專(zhuān)利通過(guò)遙感圖像的地物分類(lèi)來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)并以此輸出信息可視化結(jié)果。首先，根據(jù)典型
地物反射特性實(shí)現(xiàn)對(duì)某遙感圖像的像素級(jí)地物H標(biāo)分類(lèi)。其次，以分類(lèi)結(jié)果為基礎(chǔ)構(gòu)建
對(duì)應(yīng)該遙感圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)。然后，考慮原始遙感圖像的地理信息來(lái)進(jìn)行地物兒何畸變:1卜:。最后，以成像質(zhì)量評(píng)價(jià)來(lái)完成參數(shù)優(yōu)化調(diào)整并輸出像素級(jí)地物信息可視化圖像。
[0021]具體地說(shuō)，如圖1所示，本發(fā)明一種基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法，其包括如下步驟:
[0022]11)待處理遙感圖像輸入:輸入大視場(chǎng)角成像條件的待處理遙感圖像作為當(dāng)前遙感圖像；
[0023]以Modis圖像為例，本發(fā)明使用的圖片格式為HDF格式，使用的圖片分辨率為250m和500m，相對(duì)應(yīng)的圖片波段通道分別為:250m分辨率的1_2波段；500m分辨率的1_7波段，發(fā)明中使用的數(shù)據(jù)級(jí)別有M0D02QKM，M0D02HKM兩種數(shù)據(jù)級(jí)別(分別代表兩種分辨率)。
[0024]使用前需要對(duì)使用的圖片進(jìn)行處理:修正(畸變校正、幾何校正、大氣校正，如MODIS四級(jí)產(chǎn)品)、輻射定標(biāo)、去云處理或者提供沒(méi)有云的數(shù)據(jù)。
[0025]12)遙感圖像地物分類(lèi):利用不同地物光譜特征的差異來(lái)識(shí)別當(dāng)前遙感圖像中像素級(jí)目標(biāo)的地物類(lèi)型，從而實(shí)現(xiàn)典型地物目標(biāo)的分類(lèi)；
[0026]所述遙感圖像地物分類(lèi)(12)步驟具體為:
[0027]21)采用水、植被、土壤、雪四種地物的混合模型來(lái)表示地物的光譜特性；[0028]22)對(duì)選定的地物進(jìn)行模型構(gòu)建并計(jì)算反射率，包括:
[0029]221)水體仿真模型
[0030]該模型的計(jì)算公式分為白帽反射、鏡面反射以及吸收后的散射三部分，分別計(jì)算三個(gè)部分的值得到水的反射率
[0031]R(+U，;u, ;x)Rwc(ff,) (I=W)Rgl (u, ;+u,;)
[0032]+ (IRwc (ff,)) Rsw (u, ;u,;)
[0033]ff=2.956*106*ws3.52
[0034]其中ws是風(fēng)速，Rwc是白帽反射率，Rgl是海水的鏡面反射率，Rsw是離水輻射反射率;
【權(quán)利要求】
1.一種基于遙感圖像地物分類(lèi)的信息可視化方法，其特征在于，包括如下步驟: 11)待處理遙感圖像輸入:輸入大視場(chǎng)角成像條件的待處理遙感圖像作為當(dāng)前遙感圖像； 12)遙感圖像地物分類(lèi):利用不同地物光譜特征的差異來(lái)識(shí)別當(dāng)前遙感圖像中像素級(jí)目標(biāo)的地物類(lèi)型，從而實(shí)現(xiàn)典型地物目標(biāo)的分類(lèi)； 13)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建:利用對(duì)典型地物的分類(lèi)信息、地形地貌信息等相關(guān)輔助數(shù)據(jù)、遙感物理模型的成像模擬及已有數(shù)據(jù)提供的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合相關(guān)遙感物理模型精確地模擬出對(duì)應(yīng)于當(dāng)前遙感圖像包含地物類(lèi)別特征的像素級(jí)模型，并以此完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建； 14)空間幾何校正:針對(duì)原始遙感圖像成像的地理信息，對(duì)當(dāng)前遙感區(qū)域在數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)應(yīng)部分進(jìn)行幾何校正，以供后續(xù)可視化應(yīng)用； 15)優(yōu)化調(diào)整:通過(guò)對(duì)當(dāng)前遙感區(qū)域在數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)部分的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)，完善曝光量等參數(shù)的調(diào)整； 16)可視化信息輸出:輸出最優(yōu)的像素級(jí)地物類(lèi)別信息可視化圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息可視化方法，其特征在于:所述遙感圖像地物分類(lèi)(12)步驟具體為: 21)采用水、植被、土壤、雪四種地物的混合模型來(lái)表示地物的光譜特性； 22)對(duì)選定的地物進(jìn)行模型構(gòu)建并計(jì)算反射率，包括: 221)水體仿真模型 該模型的計(jì)算公式分為白帽反射、鏡面反射以及吸收后的散射三部分，分別計(jì)算三個(gè)部分的值得到水的反射率
R(+U，;u, ;x)Rwc(ff,) (I=W)Rgl (u, ;+u,;)
+ (IRwc (W，)) Rsw (u, ;u,;)
ff=2.956*106*ws3.52 其中ws是風(fēng)速，Rwc是白帽反射率，Rgl是海水的鏡面反射率，Rsw是離水輻射反射率；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息可視化方法，其特征在于:所述數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建(13)步驟具體為: 31)通過(guò)Googleearth圖片信息得到地物信息，使用植被指數(shù)從圖片中統(tǒng)計(jì)圖片對(duì)應(yīng)的實(shí)際區(qū)域的地物信息，四種地物的植被指數(shù)對(duì)應(yīng)到彩色圖上有如下關(guān)系，水體:B>G>R，植被:G>R>B，土壤:R>G>B，雪:R>150G>150 B>150，其中R為紅分量，G為綠分量，B為藍(lán)分量； 32)截取觀(guān)測(cè)區(qū)域的遙感圖片作為構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的依據(jù)，采用植被指數(shù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的地物信息數(shù)據(jù)庫(kù)，以當(dāng)前場(chǎng)景中心點(diǎn)為起始坐標(biāo)，依據(jù)地物畸變處理將每個(gè)遙感仿真單元對(duì)應(yīng)到數(shù)據(jù)庫(kù)中； 33)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算出遙感仿真單元的四種地物的分布比例，結(jié)合地物模型模擬的反射率，得到反射率矩陣； 34)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建完成后，進(jìn)行觀(guān)測(cè)區(qū)域的仿真成像，并以原始數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，指定當(dāng)前觀(guān)測(cè)區(qū)域中心點(diǎn)為起始坐標(biāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)得到的地物分布和實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息可視化方法，其特征在于:所述空間幾何校正(14)步驟具體為: 41)根據(jù)Google地圖圖片構(gòu)建地面的地物類(lèi)型數(shù)據(jù)庫(kù)，采用墨卡托投影方法進(jìn)行變換，對(duì)正軸等角圓柱投影，假想一個(gè)與地軸方向一致的圓柱切或割于地球，按等角條件，將經(jīng)緯網(wǎng)投影到圓柱面上，將圓柱面展為平面后，即得本投影，墨卡托投影把緯度為(-90°<<90° )的點(diǎn)投影到Y(jié)=In (tan (45。/2))Google Maps的選取的范圍為-π < y < π，即近似到-85° <<85。； 42)從遙感數(shù)據(jù)投影Google地圖以構(gòu)建地物數(shù)據(jù)庫(kù)； 43)計(jì)算出圖像上每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地面坐標(biāo)，通過(guò)墨卡托投影對(duì)應(yīng)到Google數(shù)據(jù)庫(kù)中的點(diǎn)，該處如果一個(gè)地面點(diǎn)對(duì)應(yīng)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的點(diǎn)，則統(tǒng)計(jì)這多個(gè)點(diǎn)內(nèi)的地物類(lèi)型數(shù)據(jù)來(lái)表示實(shí)際地理位置的地物分布情況，給出每個(gè)像點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地物分布情況。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息可視化方法，其特征在于:所述優(yōu)化調(diào)整(15)步驟具體為: 51)假設(shè)水在總體中的比例為wl，如果等于1，即全是水的情況，正常曝光不足閾值為T(mén)min=20,曝光過(guò)度閾值為T(mén)max=IOO,如果小于1，則Tmin和Tmax利用下式計(jì)算:
Tmax=10*wl+100*(1-wl)
Tmin=4*wl+50*(l_wl)； 52)求出直方圖兩端像素值個(gè)數(shù)為空的區(qū)域所占的比例關(guān)系:
Erat= (gmin+l) / (255-gmax+gmin+l)， 式中:Erat為曝光量比值，gmin為灰度圖左邊緣處的像素?cái)?shù)量為零的最大灰度值數(shù)，gmax為灰度圖右邊緣處的像素?cái)?shù)量為零的最小灰度值數(shù)；
53)求出對(duì)比度cont= (gmax-gmin-2)/(gmax gmin)*100% ； 54)如果cont〈0.55,且最大灰度值等于255,則認(rèn)為圖像曝光過(guò)度,否則進(jìn)入下一步； 55)求出達(dá)到最大灰度值255的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)nmax,設(shè)定曝光過(guò)度的閾值為deta=源圖像的像素值* 0.01%,如果nmax>deta,則認(rèn)為圖像曝光過(guò)度,如果nmax〈deta,則進(jìn)入下一步； 56)求出圖像灰度直方圖中值gmid，求出圖像灰度直方圖的均值灰度gmean； 57)當(dāng)灰度直方圖兩端任何一端有像素個(gè)數(shù)為零的區(qū)域的時(shí)候，可能會(huì)出現(xiàn)曝光的不正確，否則曝光正常，當(dāng)靠近灰度直方圖O端有較大空白區(qū)域的時(shí)候，即EratX).5，可能會(huì)出現(xiàn)曝光過(guò)量的情況；當(dāng)靠近灰度直方圖255端有較大空白區(qū)域的時(shí)候，Erat<0.5，可能會(huì)出現(xiàn)曝光不足的情況； 58)當(dāng)Erat/>0.5時(shí)，根據(jù)灰度直力圖的整體分布，即當(dāng)gmid> Fmax或Tn時(shí)，才能確定圖像是曝光過(guò)度；當(dāng)Erat< 0.5時(shí)，根據(jù)灰度直方圖的整體分布，即gpeak>Tmin或gmid〈Tmin時(shí),才能確定圖像是曝光不足；否則認(rèn)為圖像比較滿(mǎn)足視覺(jué)要求，模擬實(shí)驗(yàn)中的水體在正常范圍的灰度值在1-10范圍內(nèi)； 59)曝光不足的閾值計(jì)算:
Gwater *Pwater Gother *Pother 式中，Gwater表示水體的閾值灰度，Pwater表示水體的含量；Gother表示無(wú)水時(shí)的閾值灰度，Poher表示除水以外的其他部分的含量。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103699543SQ201210367093
【公開(kāi)日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2012年9月28日 優(yōu)先權(quán)日:2012年9月28日
【發(fā)明者】孫權(quán)森, 曹?chē)?guó), 劉佶鑫, 楊曦晨 申請(qǐng)人:南京理工大學(xué)