一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及遥感技术应用和浅海地形监测领域，特别是一种基于遥感图像的沙波 体范围检测方法。
【背景技术】
[0002] 海底地形测绘是探索和研宄海洋的第一步，是开发和保护海洋的首要条件，也是 现今海洋学研宄的迫切需求。在回声测深仪发明之前，主要靠测深杆和测深锤来测量水深， 测量精度较差。20世纪20年代回声测深仪出现之后，现代意义上海图的绘制才得以实现。 但早期的测深仪为单波束发射，一次发射只能得到测量船正下方的水深，因而只能实现点、 线测量，无法反映测线之间的地形地貌。1970年代中期出现的多波束测深技术实现了带状 测量（最大宽度可达水深的7倍），显著提高了测深效率。尽管如此，限于测量周期长、人力 消耗大和资金需求高等方面的劣势，在地形高变化的浅海区域进行大范围的动态变化监测 任务中，仅依赖多波束测深方法仍然很难满足需求。对于浅海区域广泛分布的浅海沙波地 形动态变化监测，需要掌握沙波的位置和沙波体范围等信息的基础，通过多期比较分析，确 定沙波的新生、移动、形态改变和消亡等动态变化信息。如何充分发挥遥感技术的大范围高 动态观测能力，对浅海沙波区的沙波范围进行动态监测，对于掌握地形演化规律和特征都 有十分重要的意义。
[0003] 本发明针对广泛分布的浅海沙波分布区进行地形变化动态监测的需求，利用遥感 技术方法的大范围覆盖和高频率重访的能力，基于遥感图像中所包含的因沙波地形对水动 力调制而引起的灰度差异特征信息（亮暗条纹信息），提取浅海沙波体的范围，用于浅海沙 波的识别管理与沙波地形动态变化监测。从检索到的公开资料看，尚未有基于遥感方法进 行浅海沙波体范围快速确定的方法。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种新的基于遥感图像的沙波体范围检测方 法。
[0005] 本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：
[0006] 一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，包括以下步骤：
[0007] (1)通过遥感器获取沙波纹理分布的遥感图像，提取沙波波脊线；
[0008] (2)以沙波波脊线的一个端点为起点，等间距地添加检测点；
[0009] (3)基于检测点添加检测线；
[0010] (4)将检测线叠加于遥感图像上，以检测点为起点，获得检测线位置上的遥感图像 像元的灰度值，经过归一化处理得到检测线的遥感图像剖面线；
[0011] (5)对获得的每一条检测线的遥感图像归一化剖面线采用均值滤波法进行平滑处 理，获得平滑灰度剖面线；
[0012] (6)对平滑灰度剖面线进行梯度计算，获得梯度剖面线；
[0013] (7)从沙波波脊线出发，依次读取梯度值进行判定，当梯度值小于判断阈值S时， 则此梯度值所在数据点作为该检测线的范围分界点；
[0014] (8)将全部检测线的范围分界点连线，得到沙波体范围。
[0015] 作为优选，所述步骤（1)中提取沙波波脊线，根据遥感图像上沙波纹理分布特征， 亮暗条纹相接处为沙波波脊线的位置，采用人机交互方法提取相应的沙波波脊线。
[0016] 作为优选，所述步骤（2)中等间距地添加检测点，检测点的分布间距为5到10个 遥感图像像元点，检测点采用均匀分布的原则生成，具体步骤如下：
[0017] (21)根据沙波波脊线的长度、遥感图像的像元尺寸，计算确定检测点的间距r，间 距r为遥感图像空间分辨率的5-10倍；
[0018] (22)以沙波波脊线的一个端点为起点，以距离r为步长，依次确定检测点的位置， 添加检测点。
[0019] 作为优选，所述步骤（3)中基于检测点添加检测线，首先基于每一个检测点分别 向两侧添加垂直于沙波波脊线的检测线；其次在沙波波脊线两端，分别添加至少3条接近 于或等于均匀间隔的检测线。
[0020] 作为优选，所述步骤（4)中，将检测线叠加于遥感图像上，从遥感图像上获得与检 测线相交的所有像元点，并读取其灰度值，经过归一化处理，得到检测线的遥感图像剖面 线；所述归一化处理方法为：
[0021] (41)通过比较和计算获得该检测线上所有像元灰度值的平均值（DNa)、最大值 (DNmax)和最小值（DN min);
[0022] (42)计算任意像元点的归一化像元值，计算公式如下：
【主权项】
1. 一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，包括w下步骤： (1) 通过遥感器获取沙波纹理分布的遥感图像，提取沙波波脊线； (2) W沙波波脊线的一个端点为起点，等间距地添加检测点； (3) 基于检测点添加检测线； (4) 将检测线叠加于遥感图像上，W检测点为起点，获得检测线位置上的遥感图像像元 的灰度值，经过归一化处理得到检测线的遥感图像剖面线； (5) 对获得的每一条检测线的遥感图像归一化剖面线采用均值滤波法进行平滑处理， 获得平滑灰度剖面线； (6) 对平滑灰度剖面线进行梯度计算，获得梯度剖面线； (7) 从沙波波脊线出发，依次读取梯度值进行判定，当梯度值小于判断阔值S时，则此 梯度值所在数据点作为该检测线的范围分界点； (8) 将全部检测线的范围分界点连线，得到沙波体范围。
2. 根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤（1)中提取沙波波脊线，根据遥感图像上沙波纹理分布特征，亮暗条纹相接处为沙 波波脊线的位置，采用人机交互方法提取相应的沙波波脊线。
3. 根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤似中等间距地添加检测点，检测点的分布间距为5到10个遥感图像像元点，检测 点采用均匀分布的原则生成，具体步骤如下： (21) 根据沙波波脊线的长度、遥感图像的像元尺寸，计算确定检测点的间距r，间距r 为遥感图像空间分辨率的5-10倍； (22) W沙波波脊线的一个端点为起点，W距离r为步长，依次确定检测点的位置，添加 检测点。
4. 根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤（3)中基于检测点添加检测线，首先基于每一个检测点分别向两侧添加垂直于沙波 波脊线的检测线；其次在沙波波脊线两端，分别添加至少3条接近于或等于均匀间隔的检 测线。
5. 根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤（4)中，将检测线叠加于遥感图像上，从遥感图像上获得与检测线相交的所有像元 点，并读取其灰度值，经过归一化处理，得到检测线的遥感图像剖面线；所述归一化处理方 法为： (41) 通过比较和计算获得该检测线上所有像元灰度值的平均值值N。)、最大值值NmJ 和最小值值Nmi。）； (42) 计算任意像元点的归一化像元值，计算公式如下：
其中DN为原像元灰度值，DN。。，为归一化后像元灰度值，范围为-1. 0?1. 0。
6. 根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤巧）中对获得的每一条检测线的遥感图像归一化剖面线采用均值滤波法进行平滑
处理，平滑处理方法如下： 巧1) W任意数据点P为中屯、，前后各取N个数据点，获得2化1个数据点，计算2化1个数 据点的算术平均值作为当前数据点P的数值，重新连接所有数据点获得平滑灰度剖面线；N 的取值为1?10。
7. 根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤化）中对平滑灰度剖面线进行梯度计算，逐点计算所述步骤（5)获得的平滑灰度剖 面线数据点的梯度，获得梯度剖面线；计算方法采用=点法；W当前点（P。）为中屯、，后一个 点任。4)的灰度值值Nw)减去前一个点任。_1)的灰度值值N"_i)，再除W2取绝对值得到P。 点的梯度（S。)。计算公式为：
8. 根据权利要求5所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤（7)中，从所述步骤（4)中获得的灰度剖面线的最小值值NmJ或最大值值NmJ所在 点出发，分别沿所述步骤（6)获得的梯度剖面线，逐点获取梯度值（S。)，并与判断阔值S比 较，当梯度值小于判断阔值S时，则此梯度值所在数据点作为该检测线的范围分界点；所述 判断阔值S小于等于0.001。
9. 根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的沙波体范围检测方法，其特征在于：所 述步骤做中，将所述步骤（7)获得的全部检测线的范围分界点按顺序连线，所得区域为沙 波体范围。
【专利摘要】本发明提供了一种新的基于遥感图像的沙波体范围确定方法，利用浅海沙波地形在遥感图像中呈现的特征信息(沙波波纹和波脊)和沙波地形分布规律，获得沙波体的范围信息。本发明针对广泛分布的浅海沙波区的地形变化监测需求，利用遥感技术方法的大范围覆盖和高频率重访的能力，基于遥感图像中所包含的因沙波地形对水体流场和海面粗超度的调制而在呈现的亮暗条纹特征，通过遥感图像灰度变化趋势分析，确定沙波体的边界，提取沙波体的范围，用于浅海沙波体的识别管理与地形动态变化监测，是遥感信息技术用于沙波地形变化监测的一项创新，具有极大的实用价值。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104599282
【申请号】CN201510067527
【发明人】张华国, 史爱琴, 厉冬玲, 傅斌, 楼琇林
【申请人】国家海洋局第二海洋研究所
【公开日】2015年5月6日
【申请日】2015年2月9日