一种遥感影像中水陆区域的红树林提取方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109034026A(43)申请公布日2018.12.18(21)申请号201810775693.X(22)申请日2018.07.16(71)申请人中国科学院东北地理与农业生态研究所地址130000吉林省长春市高新北区盛北大街4888号(72)发明人王宗明贾明明毛德华任春颖何兴元(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种遥感影像中水陆区域的红树林提取方法及系统(57)摘要本发明公开一种遥感影像中水陆区域的红树林提取方法及系统。该方法包括：获取待研究区域的遥感影像；利用遥感影像识别待研究区域的水体区域；在水体区域外侧利用假彩色合成技术和图像分割技术进行图像处理，得到多个分割图像。去除分割图像中属于非植被类型的图像，得到多个植被区域图像；利用红树林的NDVI算数特征、LSWI算数特征、纹理特征和拓扑特征将多个所述植被区域图像分类为陆地红树林图像和陆地非红树林图像。在水体区域内侧，利用各个像素点在第四波段处的光谱响应值和在第五波段处的光谱响应值计算红树林指数，进而通过计算与红树林指数阈值对比确定水中红树林像素。本发明的方法及系统能够提高红树林空间提取的准确度。CN109034026ACN109034026A权利要求书1/2页1.一种遥感影像中水陆区域的红树林提取方法，其特征在于，包括：获取待研究区域的遥感影像；利用所述遥感影像识别所述待研究区域的水体区域；以各个水体区域的边缘为起点向各个水体区域外侧扩展第一扩展距离，确定沿水陆地区域；利用假彩色合成技术对所述沿水陆地区域进行假彩色合成，得到沿水陆地假彩色图像；对所述假彩色图像按照像元相似度进行分割，得到多个分割图像；将多个所述分割图像进行植被类型与非植被类型的划分，去除属于非植被类型的图像，得到多个植被区域图像；利用红树林的NDVI算数特征、LSWI算数特征、纹理特征和拓扑特征将多个所述植被区域图像分类为陆地红树林图像和陆地非红树林图像；以各个水体区域的边缘为起点向各个水体区域内侧扩展第二扩展距离，确定浅水区域；计算所述浅水区域各个像素点在第四波段处的光谱响应值B4和在第五波段处的光谱响应值B5；根据各个像素点在第四波段处的光谱响应值B4和在第五波段处的光谱响应值B5计算红树林指数将红树林指数MVI大于或等于预设红树林指数阈值的像素确定为水中红树林像素，将红树林指数MVI小于预设红树林指数阈值的像素确定为纯水体像素。2.根据权利要求1所述的一种遥感影像中水陆区域的红树林提取方法，其特征在于，所述利用所述遥感影像识别所述待研究区域的水体区域，具体包括：利用MNDWI算法对所述遥感影像进行波段运算，得到MNDWI图像；采用Otsu算法计算水体与非水体划分的最优阈值；利用所述最优阈值对所述MNDWI图像进行二值化处理，得到水体区域和非水体区域。3.根据权利要求1所述的一种遥感影像中水陆区域的红树林提取方法，其特征在于，所述对所述假彩色图像按照像元相似度进行分割，得到多个分割图像，具体包括：将纹理、亮度和颜色的相似度在预设范围内的相邻像素划分到同一个区域内。4.根据权利要求1所述的一种遥感影像中水陆区域的红树林提取方法，其特征在于，在所述以各个水体区域的边缘为起点向各个水体区域内侧扩展第二扩展距离，确定浅水区域之前，还包括：获取所述遥感影像的拍摄时间和拍摄区域；根据所述拍摄时间和拍摄区域确定所述拍摄区域的涨潮水平；根据所述涨潮水平计算所述拍摄区域的涨潮距离；根据所述涨潮距离计算所述第二扩展距离。5.一种遥感影像中水陆区域的红树林提取系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待研究区域的遥感影像；水体识别模块，用于利用所述遥感影像识别所述待研究区域的水体区域；2CN109034026A权利要求书2/2页第一扩展模块，用于以各个水体区域的边缘为起点向各个水体区域外侧扩展第一扩展距离，确定沿水陆地区域；假彩色合成模块，用于利用假彩色合成技术对所述沿水陆地区域进行假彩色合成，得到沿水陆地假彩色图像；分割模块，用于对所述假彩色图像按照像元相似度进行分割，得到多个分割图像；植被类型筛选模块，用于将多个所述分割图像进行植被类型与非植被类型的划分，去除属于非植被类型的图像，得到多个植被区域图像；陆地红树林识别模块，用于利用红树林的NDVI算数特征、LSWI算数特征、纹理特征和拓扑特征将多个所述植被区域图像分类为陆地红树林图像和陆地非红树林图像；第二扩展模块，用于以各个水体区域的边缘为起点向各个水体区域内侧扩展第二扩展距离，确定浅水区域；光谱响应计算模块，用于计算所述浅水区域各个像素点在第四波段处的光谱响应值B4和在第五波段处的光谱响应值B5；红树林指数计算模块，用于