地表类型占比的确定方法、装置、电子设备和存储介质.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CN113723228A(43)申请公布日2021.11.30(21)申请号202110935940.X(22)申请日2021.08.16(71)申请人北京大学地址100871北京市海淀区颐和园路5号(72)发明人杜世宏王昊宇张修远白璐斌(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人王治东(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06T3/40(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图5页(54)发明名称地表类型占比的确定方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明提供一种地表类型占比的确定方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取遥感影像对应的第一时间序列影像；基于第一时间序列影像，确定遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线；将遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线输入至地表类型占比提取模型中，得到地表类型占比提取模型输出的各目标像元中目标地表类型的占比；地表类型占比提取模型为，以训练像元及训练像元中目标地表类型的占比为样本，以训练像元的光谱时间序列曲线为特征进行训练得到的；光谱时间序列曲线为光谱反射率随时间的变化曲线。本发明通过建立像元光谱反射率与像元中各地表类型占比之间的非线性回归关系，实现简单快速高效的提取各地表类型的占比。CN113723228ACN113723228A权利要求书1/3页1.一种地表类型占比的确定方法，其特征在于，包括：获取遥感影像对应的第一时间序列影像；基于所述第一时间序列影像，确定所述遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线；将所述遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线输入至地表类型占比提取模型中，得到所述地表类型占比提取模型输出的各所述目标像元中目标地表类型的占比；其中，所述地表类型占比提取模型为，以训练像元及所述训练像元中所述目标地表类型的占比为样本，以所述训练像元的光谱时间序列曲线为特征进行训练得到的；所述光谱时间序列曲线为光谱反射率随时间的变化曲线。2.根据权利要求1所述的地表类型占比的确定方法，其特征在于，在所述获取遥感影像对应的第一时间序列影像之前，所述方法还包括：获取训练影像及参考影像；所述训练影像与所述参考影像的空间范围相同，所述参考影像的分辨率大于所述训练影像的分辨率；基于所述参考影像的各个参考像元中所述目标地表类型的占比，确定所述训练影像的各个训练像元中所述目标地表类型的占比。3.根据权利要求2所述的地表类型占比的确定方法，其特征在于，所述基于所述参考影像的各个参考像元中所述目标地表类型的占比，确定所述训练影像的各个训练像元中所述目标地表类型的占比，包括：对所述训练影像的各个训练像元中包括有效值的像元进行编号，得到第一编号影像；使用所述第一编号影像对所述参考影像进行重采样操作，得到第二编号影像；根据所述第一编号影像中训练像元的编号，从所述第二编号影像中提取与所述第一编号影像中训练像元具有相同编号的所有参考像元；基于所述提取的与所述第一编号影像中训练像元具有相同编号的各所述参考像元中所述目标地表类型的占比，确定所述训练影像的训练像元中所述目标地表类型的占比。4.根据权利要求2所述的地表类型占比的确定方法，其特征在于，在所述获取遥感影像对应的第一时间序列影像之前，所述方法还包括：获取训练影像对应的第二时间序列影像；基于所述第二时间序列影像，确定所述训练影像的各个训练像元的光谱时间序列曲线。5.根据权利要求4所述的地表类型占比的确定方法，其特征在于，所述基于所述第二时间序列影像，确定所述训练影像的各个训练像元的光谱时间序列曲线，包括：基于所述第二时间序列影像，确定所述训练影像的各个训练像元的待处理光谱时间序列曲线；在所述待处理光谱时间序列曲线中包括极端值的情况下，对所述第二时间序列影像执行去云重建操作；基于所述重建后的第二时间序列影像，确定所述训练影像的各个训练像元的光谱时间序列曲线。6.根据权利要求1所述的地表类型占比的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述地表类型占比提取模型输出的各所述目标像元中目标地表类型的占比进行归2CN113723228A权利要求书2/3页一化处理，得到各所述目标像元中目标地表类型的归一化占比。7.一种地表类型占比的确定装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取遥感影像对应的第一时间序列影像；第一确定模块，用于基于所述第一时间序列影像，确定所述遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线；提取模块，用于将所述遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线输入至地表类型占比提取模型中，得到所述地表类