本發(fā)明屬于勘測(cè)，具體地說，涉及一種基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法。

背景技術(shù)：

1、海岸線的變遷是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，極易受潮汐洋流、沿岸地形、水動(dòng)力過程、海洋工程、沿海圍墾等自然、人為因素的影響。在自然狀況運(yùn)作下的海岸系統(tǒng)，人為壓力非常低甚至不存在，海岸線的吸積和侵蝕不會(huì)立即引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，而人類活動(dòng)被引入時(shí)，海岸線的變遷可能會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。近年來，人類對(duì)海岸線頻繁的改造活動(dòng)，以及全球變暖等自然因素變化產(chǎn)生的影響，更加速了海岸線的變遷。

2、受潮汐的影響，海岸線的位置是動(dòng)態(tài)變化的，遙感影像上的海岸線位置為遙感影像成像時(shí)的瞬時(shí)海岸線位置。傳統(tǒng)的基于遙感影像獲取海岸線位置的方法主要為人工目視解譯，此方法依賴于人工判讀，面對(duì)大范圍的海岸線位置獲取問題時(shí)效率低下。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與遙感技術(shù)的不斷革新，遙感影像的自動(dòng)解譯能力逐步增強(qiáng)，各種自動(dòng)解譯算法不斷應(yīng)用于獲取海岸線位置的工作中，例如水體指數(shù)法、面向?qū)ο?、邊緣檢測(cè)等方法。但邊緣檢測(cè)方法易受噪聲的影響，更適合于構(gòu)造簡(jiǎn)單的海岸線；面向?qū)ο蟮姆椒▽?duì)數(shù)據(jù)有較高的要求，且獲取規(guī)則較為復(fù)雜，實(shí)時(shí)性差。

3、計(jì)算水體指數(shù)的目的是為了突出海洋與陸地的差異，從而獲取海洋與陸地的分界線作為海岸線。遙感影像上的海岸線位置也會(huì)因云層的遮擋以及海洋結(jié)冰，導(dǎo)致邊界模糊，從而影響海岸線位置獲取的精度。故技術(shù)有待于更進(jìn)一步的改進(jìn)和發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為了解決現(xiàn)有海岸線位置檢測(cè)方法易受噪聲的影響，以及面向?qū)ο蟮姆椒▽?duì)數(shù)據(jù)有較高的要求，且獲取規(guī)則較為復(fù)雜，實(shí)時(shí)性差的技術(shù)問題，提出了一種基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，可以解決上述問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，包括以下步驟：

4、步驟一，根據(jù)光學(xué)遙感影像獲取mgwi水體指數(shù)影像，包括：

5、（11）、分別獲取光學(xué)遙感影像中的綠色波段數(shù)據(jù)與近紅外波段數(shù)據(jù)；

6、（12）、計(jì)算所述綠色波段數(shù)據(jù)與近紅外波段數(shù)據(jù)的差值，得到差異矩陣；

7、（13）、根據(jù)所述差異矩陣計(jì)算得到參數(shù)矩陣；

8、（14）、根據(jù)參數(shù)矩陣計(jì)算得到mgwi水體指數(shù)矩陣，也即mgwi水體指數(shù)影像；

9、步驟二，使用聚類算法對(duì)mgwi水體指數(shù)影像進(jìn)行處理，得到海陸分割二值圖；

10、步驟三，根據(jù)所述海陸分割二值圖初步提取邊界信息，獲取圖像中可能存在的影像邊界，得到初步瞬時(shí)海岸線；

11、步驟四，對(duì)初步瞬時(shí)海岸線進(jìn)行處理，獲取海陸分割二值圖中的海洋與陸地的分界線，得到遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置。

12、在有的實(shí)施例中，步驟二包括：

13、（21）、使用k-means聚類算法對(duì)所述mgwi水體指數(shù)影像進(jìn)行2分聚類，并將聚類結(jié)果歸一化得到初步海陸分割二值圖；

14、（22）、使用k-means聚類算法對(duì)所述初步海陸分割二值圖進(jìn)行處理，去除陸地部分中由陸地水體引起的斑塊；

15、（23）、對(duì)步驟（22）中得到的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算處理，平滑海岸線邊緣，得到海陸分割二值圖。

16、在有的實(shí)施例中，步驟（21）中將聚類后的兩類數(shù)據(jù)的簇心按大小排序，將簇心數(shù)值大于設(shè)定閾值的數(shù)據(jù)歸類為海洋部分，并賦值為第一像素值，將簇心數(shù)值不大于設(shè)定閾值的數(shù)據(jù)歸類為陸地部分，賦值為第二像素值，得到初步海陸分割二值圖。

17、在有的實(shí)施例中，驟（22）包括：

18、在初步海陸分割二值圖中建立一個(gè)滑動(dòng)窗口，當(dāng)所述滑動(dòng)窗口內(nèi)至少有一個(gè)像素值為第一像素值時(shí)，則將其記錄，并向周圍滑動(dòng)所述滑動(dòng)窗口直至滑動(dòng)窗口內(nèi)不具有第一像素值，將由第一像素值所包圍的所有像素的像素值填充為第一像素值。

19、在有的實(shí)施例中，步驟（23）包括：

20、對(duì)步驟（22）中得到的圖像進(jìn)行擴(kuò)寬，圖像周圍填充一圈像素值為第二像素值的像素；

21、對(duì)填充后的圖像進(jìn)行閉運(yùn)算處理，去掉所填充的一圈像素，得到海陸分割二值圖。

22、在有的實(shí)施例中，步驟三包括：

23、（31）、使用柵格轉(zhuǎn)要素操作，將海陸分割二值圖轉(zhuǎn)化為面要素；

24、（32）、獲取陸地部分的面要素，并刪除像素值為第二像素值的面要素；

25、（33）、將陸地部分的面要素轉(zhuǎn)為線要素，得到可能存在影像邊界的遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置，為初步瞬時(shí)海岸線。

26、在有的實(shí)施例中，步驟四包括：

27、（41）、根據(jù)光學(xué)遙感影像獲取遙感影像邊界，并生成對(duì)應(yīng)的線要素；

28、（42）、將所述遙感影像邊界與初步瞬時(shí)海岸線進(jìn)行疊加，得到包含有遙感影像邊界和初步瞬時(shí)海岸線的全邊界圖像；

29、（43）、將全邊界圖像中遙感影像邊界的像素進(jìn)行取反操作，得到遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置。

30、在有的實(shí)施例中，步驟（43）中還包括對(duì)取反操作后的圖像的線要素長(zhǎng)度進(jìn)行檢索，保留最長(zhǎng)的一條線要素，為遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置。

31、在有的實(shí)施例中，步驟（13）中參數(shù)矩陣的計(jì)算方法為：

32、；

33、步驟（14）中mgwi水體指數(shù)矩陣的計(jì)算方法為：

34、；

35、其中，n為預(yù)設(shè)的常數(shù)。

36、在有的實(shí)施例中，步驟（23）中對(duì)填充后的圖像進(jìn)行閉運(yùn)算處理時(shí)，所使用的算子為位于對(duì)角線上相鄰的兩值互不相同。

37、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是：本發(fā)明的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，根據(jù)光學(xué)遙感影像中的綠色波段數(shù)據(jù)與近紅外波段數(shù)據(jù)的差值計(jì)算mgwi水體指數(shù)影像，能夠突出光學(xué)遙感影像中的水體與陸地的差異。結(jié)合聚類算法，實(shí)現(xiàn)了遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置快速獲取，大大提升了基于遙感影像獲取海岸線位置的效率。

38、結(jié)合附圖閱讀本發(fā)明實(shí)施方式的詳細(xì)描述后，本發(fā)明的其他特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)將變得更加清楚。

技術(shù)特征：

1.一種基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟二包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟（21）中將聚類后的兩類數(shù)據(jù)的簇心按大小排序，將簇心數(shù)值大于設(shè)定閾值的數(shù)據(jù)歸類為海洋部分，并賦值為第一像素值，將簇心數(shù)值不大于設(shè)定閾值的數(shù)據(jù)歸類為陸地部分，賦值為第二像素值，得到初步海陸分割二值圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟（22）包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟（23）包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟三包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟四包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟（43）中還包括對(duì)取反操作后的圖像的線要素長(zhǎng)度進(jìn)行檢索，保留最長(zhǎng)的一條線要素，為遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置。

9.根據(jù)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，

10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，其特征在于，步驟（23）中對(duì)填充后的圖像進(jìn)行閉運(yùn)算處理時(shí)，所使用的算子為位于對(duì)角線上相鄰的兩值互不相同。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了一種基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一，根據(jù)光學(xué)遙感影像獲取MGWI水體指數(shù)影像；步驟二，使用聚類算法對(duì)MGWI水體指數(shù)影像進(jìn)行處理，得到海陸分割二值圖；步驟三，根據(jù)所述海陸分割二值圖初步提取邊界信息，獲取圖像中可能存在的影像邊界，得到初步瞬時(shí)海岸線；步驟四，對(duì)初步瞬時(shí)海岸線進(jìn)行處理，獲取海陸分割二值圖中的海洋與陸地的分界線，得到遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置。本發(fā)明的基于光學(xué)遙感影像獲取瞬時(shí)海岸線位置的方法，能夠突出光學(xué)遙感影像中的水體與陸地的差異。實(shí)現(xiàn)了遙感影像中的瞬時(shí)海岸線位置快速獲取，大大提升了基于遙感影像獲取海岸線位置的效率。

技術(shù)研發(fā)人員：陳樹果,朱元棟,胡連波
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國海洋大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23