遙感影像分割水體多邊形輪廓概括方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明設(shè)及一種遙感影像分割水體多邊形輪廓概括方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 伴隨著遙感影像空間分辨率的顯著提高，從運(yùn)些高空間分辨率遙感影像(IK0N0S， 如ic化ird，Wo;rldView，GeoEye，等）中提取目標(biāo)地物已成為可能。圖像分割作為基于對象的 遙感影像分析核屯、技術(shù)已受到廣泛關(guān)注，目前集成到eCognition軟件的多尺度分割方法是 該領(lǐng)域的代表性究成果，為基于遙感影像的GIS數(shù)據(jù)工程化采集提供了一種全新的作業(yè)模 式。一般通過圖像分割技術(shù)生成的多邊形輪廓呈現(xiàn)出銀齒狀并含有大量的冗余點(diǎn)（見圖1， 邊緣線條），不符合地理信息系統(tǒng)(GIS)的數(shù)據(jù)需求及生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，必須通過輪廓概括優(yōu)化方 法給予消除。
[0003] 由于高空間分辨率遙感影像數(shù)據(jù)自身的復(fù)雜性，對于輪廓概括方法一般很難建立 全局性的參數(shù)模型來引導(dǎo)參數(shù)設(shè)置W實(shí)現(xiàn)對各個多邊形逐個進(jìn)行優(yōu)化。通常輪廓優(yōu)化的參 數(shù)選擇依賴于操作者經(jīng)驗(yàn)或隨機(jī)性嘗試，即依靠試錯法來進(jìn)行。此外，一組固定的輪廓優(yōu)化 參數(shù)通常對應(yīng)于整個多邊形數(shù)據(jù)集，并沒有考慮到數(shù)據(jù)集中每個多邊形幾何形狀特征的差 異性。
[0004] -般情況下，多邊形輪廓概括優(yōu)化算法可分為W下Ξ種類型：
[0005] (1)距離約束類方法:如Douglas-化ucker法和徑向距離法。運(yùn)類方法具有高執(zhí)行 效率的優(yōu)勢，相比于其他方法可W很方便地應(yīng)用到實(shí)際工程。
[0006] (2)角度約束類方法：如角度預(yù)測函數(shù)法，它使用角度作為限制條件壓縮冗余節(jié) 點(diǎn)，并已經(jīng)成功的應(yīng)用于地圖等高線數(shù)據(jù)的概括。角度計(jì)算一般會使算法的計(jì)算量顯著增 加，在實(shí)際工程應(yīng)用中需要加 W改進(jìn)。
[0007] (3)面積約束類方法:如Visvalingam最小面積誤差發(fā)法，它在最小化面積誤差的 前提下，W消除對應(yīng)于最小有效區(qū)域的點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)多邊形概括。面積計(jì)算一般會使算法的計(jì) 算量顯著增加，在工程應(yīng)用中亦需加 W改進(jìn)。
[000引上述Ξ大類方法應(yīng)用于基于對象高空間分辨率遙感影像分割輪廓概括時，均存在 一定的局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 針對上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種遙感影像分割水體多邊形輪廓概括方 法，解決遙感影像分割水體多邊形銀齒狀輪廓和大量冗余點(diǎn)的概括優(yōu)化問題。
[0010] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明所述一種遙感影像分割水體多邊形輪廓概括方法，其步 驟包括：
[0011] 通過遙感影像數(shù)據(jù)分割獲取整幅圖像的初步分割結(jié)果，利用水體指數(shù)對分割獲取 的物理影像基元進(jìn)行目標(biāo)識別，獲得初始分割水體多邊形鏈表數(shù)據(jù)集；
[0012] 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集包含水體多邊形的數(shù)目N，將水體多邊形W鏈表形式保存；
[0013] 對初始分割水體多邊形集合中的每一個多邊形逐一進(jìn)行概括處理；
[0014] 將概括處理完的水體多邊形輪廓鏈表集合輸出保存。
[0015] 優(yōu)選地，對初始分割水體多邊形集合中的每一個多邊形逐一進(jìn)行概括處理的步驟 包括：
[0016] 確定一待概括多邊形幾何中屯、點(diǎn)，得到距中屯、點(diǎn)最遠(yuǎn)的第一邊緣點(diǎn)，W及距第一 邊緣點(diǎn)最遠(yuǎn)的第二邊緣點(diǎn)；第一邊緣點(diǎn)和第二邊緣點(diǎn)將多邊形分為第一弧段和第二弧段； 選擇第一邊緣點(diǎn)和第二邊緣點(diǎn)為初始點(diǎn)集；
[0017] 對第一弧段和第二弧段確定垂直和徑向距離闊值；
[0018] 依據(jù)與垂直和徑向距離闊值的判斷獲得多邊形弧段的概括處理結(jié)果。
[0019] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所述一種遙感影像分割水體多邊形輪廓概括系統(tǒng)，包 括：
[0020] 初步分割單元，用于通過遙感影像數(shù)據(jù)分割獲取整幅圖像的初步分割結(jié)果；
[0021 ]目標(biāo)識別單元，用于利用水體指數(shù)對分割獲取的物理影像基元進(jìn)行目標(biāo)識別，獲 得初始分割水體多邊形鏈表數(shù)據(jù)集；
[0022] 基元鏈表生成存儲單元，用于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集包含水體多邊形的數(shù)目N，將水體多邊形 W鏈表形式保存；
[0023] 多邊形概括單元，用于對初始分割水體多邊形集合中的每一個多邊形逐一進(jìn)行概 括處理；
[0024] 多邊形輪廓鏈表存儲單元，用于將概括處理完的水體多邊形輪廓鏈表集合輸出保 存。
[0025] 本發(fā)明的有益效果為：
[0026] 本發(fā)明通過對遙感影像分割水體多邊形輪廓概括W能夠較為全面地呈現(xiàn)了水體 所處的常態(tài)化識別地理環(huán)境，從而確保了實(shí)驗(yàn)的真實(shí)和有效性。
【附圖說明】
[0027] 圖1是本發(fā)明所述遙感影像分割水體多邊形輪廓概括方法的流程圖；
[0028] 圖2是含有冗余節(jié)點(diǎn)的分割水體多邊形輪廓圖；
[0029] 圖3是垂向距離de和徑向距離di或cb示意圖；
[0030] 圖4是遙感影像分割水體多邊形概括工程實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)圖；
[0031 ]圖5是對圖4的水體分割識別檢測結(jié)果示意圖；
[0032] 圖6是對圖5進(jìn)行輪廓概括優(yōu)化后的結(jié)果示意圖；
[0033] 圖7是ID26號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0034] 圖8是ID420號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0035] 圖9是ID4209號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0036] 圖10是ID3769號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0037] 圖11是ID195號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0038] 圖12是ID1462號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0039] 圖13是ID4259號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0040] 圖14是ID2450號河流多邊形局部輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0041] 圖15是ID1071號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖；
[0042] 圖16是ID3847號水體多邊形輪廓概括優(yōu)化結(jié)果示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0043] 下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的描述。
[0044] 本發(fā)明所述一種遙感影像分割水體多邊形輪廓概括方法，其步驟包括：
[0045] 1、通過遙感影像數(shù)據(jù)分割獲取整幅圖像的初步分割結(jié)果;利用水體指數(shù)對分割獲 取的物理影像基元進(jìn)行目標(biāo)識別，獲得初始分割水體多邊形鏈表數(shù)據(jù)集，并統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集包 含水體多邊形的數(shù)目N，將水體多邊形W鏈表形式保存在shp文件中。
[0046] 2、對初始分割水體多邊形集合中的每一個多邊形逐一進(jìn)行概括處理。
[0047] W圖2水體多邊形為例，對每一個水體多邊形輪廓概括處理的流程描述如下：
[0048] (1)初始點(diǎn)集選擇
[0049] 如圖1，首先計(jì)算多邊形1'化1^1，￥〇，1 = 1，2，...，11}的幾何中屯、坐標(biāo)0(乂〇，￥〇);其 次計(jì)算距中屯、點(diǎn)0最遠(yuǎn)的邊緣點(diǎn)Pi，W及距Pi最遠(yuǎn)的邊緣點(diǎn)P2;點(diǎn)Pi和P2將多邊形T剖分為弧 段化rve A和化rve B;選擇點(diǎn)Pi和P2為初始點(diǎn)集。
[(K)加](2)垂直和徑向距離闊值參數(shù)計(jì)算
[00引]如圖3, de表示垂直距離，di或cb表示徑向距離。
[0化2] ①垂向距離闊值ε計(jì)算
[0053] 采用奇點(diǎn)疊合統(tǒng)計(jì)法用于計(jì)算約束垂直方向多邊形Τ輪廓概括的