专利名称：一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法
技术领域：
本发明涉及一种遥感影像海岸线提取方法，更具体的说是一种面向对象的遥感 影像海岸线提取方法。
背景技术：
海岸带作为海陆相互作用频繁的地带，地理区位优越，各类资源丰富，人类活 动剧烈，海岸线的侵蚀、淤积变化强烈。快速准确的测定海岸线位置和性质是人们研究 海陆相互作用、沿海围垦、港口开发、城镇扩建等必须进行的一项技术活动，是规避海 域管理冲突的信息基础，也是地形图测绘、海道测量、海岸带调查等工作的重要内容。 目前海岸线主要依靠人工外业GPS测量或者人工数字化遥感影像获取，调查周期长、效 率低、成本高、已难以满足基础地理信息数据库数据更新要求。伴随着数字图像处理、 计算机图形学、模式识别、人工智能等学科的发展，各类遥感影像海岸线提取方法不断 涌现，海岸线提取效率与精度已经大大提高。现已提出基于多阈值形态学、基于小波变 换、基于改进水平截集、基于色差的遥感影像海岸线提取方法。但目前的海岸线提取方 法，大多是针对影像的灰度信息，没有利用影像的光谱特征信息，且提取的结果不连续 难以转换成基础地理信息库中所需要的连续的线状矢量数据。例如，瞿继双等在2003年 第7期《中国图象图形学报(A版)》撰文“一种基于多阈值的形态学提取遥感图象海岸 线特征方法”，提出使用多阈值分割的形态学方法提取海岸线，该方法利用灰度阈值方 法对遥感影像数据进行初步的海岸线特征提取，获得包含大量孤立区域的二值图象，通 过对区域距离的定义，将这些孤立区域划分为内陆孤立区域八皿，nt、外海孤立区域Als。_Sea 以及沿海岸线孤立区域Als。_e。ast，结合先验知识确定面积阈值区分Als。_e。ast的陆地或海域属 性，利用形态腐蚀算子对最小路径进行运算，使隶属于海域的沿海岸线孤立区域与主体 海域连通，最后利用数学形态算子来填充灰度值相一致的孤立区域，以精确地获取海岸 线特征。该方法仅针对影像的灰度特征，受到影像噪声影响较大，且在进行沿海岸线孤 立区域类别确定时，需要用到先验阈值，算法的效率以及可推广性受到了一定的限制。 目前，亦有针对多光谱遥感数据的海岸线自动提取方法，但提取结果的边缘细碎且不连 续难以满足基础地理数据库入库要求。比如，冯兰娣等在2002年第5期《青岛海洋大学 学报》撰文“利用海岸带遥感图像提取岸线的小波变换方法”，提出的利用高斯函数的 一阶导数作为小波函数，对海岸带遥感图像做小波变换，通过检测小波变换模的极值点 得到图像的候选边缘点，经过滤波得到图像的边缘，该方法提取的海岸线不连续，存在 断裂，且在提取岸线的同时将其他边缘，例如河流湖泊等边缘也同时被提取出来，造成 提取结果的误差。综上，如何依据更少的海岸线先验知识，高效便捷地提取出遥感影像 中连续的海岸线信息，生成连续矢量线状海岸线，直接应用于基础地理信息数据库的海 岸线更新，是海岸线全自动提取方法的研究热点。随着商用高分辨率遥感图像的广泛应用，研究人员对基于像元分类方法的局限 性加以关注，由此发展了面向对象的遥感影像分类方法。Blaschke(2002)指出，在很多情形下，理解图像的重要语义信息应当是通过有意义的图像对象和它们的相互关系来表 达，而非单个像元，并且很多类型的图像或多或少是具有纹理特征的，只有当这些具有 纹理特征的数据(图像)被分割成有意义的“同质”对象时，对这些图像(和数据)的 分析才能成为现实，这就是面向对象的思想。目前面向对象的分类思想已经越来越多的 应用于遥感影像分类中，但针对海岸线特殊的地理环境，如何利用面向对象的遥感影像 分类思想，并在分类基础上如何加入先验知识已达到海岸线提取还没有相关研究与应用 的公开。
发明内容
1.发明要解决的技术问题本发明的目的是提供一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法，通过引入面向 对象的思想，对遥感影像进行去噪、分割、分类得到一个面积完整的海水区域，再根据 边缘追踪算法得到海陆分界线，达到提取连续线状海岸线的目的。2.本发明的技术方案如下原理根据海岸线在遥感影像中表现的海陆区域差异显著的现状特征，引入面 向对象的思想，通过利用遥感影像自适应滤波进行影像去噪，利用区域生长以及K近邻 算法进行影像分割和分类得到空间分布连续的海水区域，最后通过追踪海陆分界线得到 海岸线提取结果。一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法，包括以下步骤步骤1:由于遥感传感器成像时受到大气、地形以及卫星姿态等因素的影响， 遥感影像往往具有点噪声，在此选取自适应均值滤波算法进行去噪处理，设原始图像为a 行b列k个波段，滤波窗口为wXw，则针对每个像素p(x, y)重复以下步骤，得到遥感影 像各像素点的差异值(1)计算该像素点在wXw邻域中的有效像素数n，(2)计算该像素各波段DN值与其邻域所有有效像素相应波段DN值之差，即
权利要求
1.一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法，包括以下步骤步骤1:对获得的遥感影像选取自适应均值滤波算法进行去噪处理，设原始图像为a 行b列k个波段，滤波窗口为wXw，则针对每个像素p(x, y)重复以下步骤，得到遥感影 像各像素点的差异值(1)计算该像素点在wXw邻域中的有效像素数n，(2)计算该像素各波段DN值与其邻域有效像素相应波段DN值之差，即
2.根据权利要求1所述的面向对象的遥感影像海岸线提取方法，其特征在于步骤1中 获取遥感影像的方法如下建立一个长度为m的一维数组，其中m=影像行数X影像列 数X波段数，依次读取各波段遥感影像数据并存入该数组；获取遥感影像各像素差异均 值的方法如下首先，遍历整个遥感影像，在针对某一个像素时，根据给定的窗口半径 mdius参数开辟一个以该像素为中心，边长为2XmdiuS的正方形区域Z，依次计算该像素 点与Z中所有有效像素点各波段差值的绝对值，并将该绝对值累加得到遥感影像总体的 差异值Total—Diversity，在此基础上除以波段数以及邻域有效像素点个数得到衡量像素点 差异的像素差异均值Mean—Diversity ；获取遥感影像均值滤波结果的方法如下首先针 对图像上各像素点给定一个3X3的模板，该模板包括了其周围的临近像素，即以目标象 素为中心的周围8个象素构成一个滤波模板，再判断该像素点与其相邻的各像素点的差异是否大于上一步求取的像素差异均值Mean—Diversity，若大于该均值则跳过该像素点， 否则用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
3.根据权利要求1或2所述的面向对象的遥感影像海岸线提取方法，其特征在于步 骤2中具体实现步骤如下首先，初始化所有像素点属性，将整幅图像所有像素点属性 初始化为-1，代表像素点还没有进行区域标号；接着，依次遍历遥感影像各像素，根 据该像素点与其邻接的8个像素点的相似度来进行像素点的归类，其相似度的衡量准则 为该像素点与其相邻的各像素点的差异是否大于上一步求取的像素差异均值Mean— Diversity,最终将空间相邻且光谱信息相似的像素点合并成为一个对象，并求取该对象中 各像素光谱均值作为此对象的光谱信息。
4.根据权利要求1或2所述的面向对象的遥感影像海岸线提取方法，其特征在于步 骤3中的样本点选择依据为首先将图像地类分为不透水面、水体、植被、裸地四类， 并在分割结果中分别选取每个类别所有分割对象中面积最大的一个对象作为样本点；利 用K近邻算法产生分类结果的流程为将已选择的四个样本点作为初始聚类中心，将全 部样本随机地分成4类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心，接着按 就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中，随后遍历遥感影像各对象，计算其到各 聚类中心的距离，并将其归入距离最近的聚类中心所属的类别中，重新计算样本均值， 更新聚类中心，重复操作，直至聚类中心不再发生大的变化为止。
全文摘要
本发明公开了一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法，属于全自动遥感影像海岸线提取领域。其步骤为遥感影像滤波处理；选择分割算法对遥感影像进行分割；利用样本点对分割后的遥感影像进行分类；利用种子生长的方法提取出海水区域；最后利用相应的判别准则提取海岸线。本发明提高了现有海岸线提取算法的准确性，通过面向对象的方法经过分割分类处理提高了海水提取的正确率，保证了海岸线提取的准确性。由于海岸线变化较为频繁，本发明为国家各级基础地理信息数据库海岸线信息的维护与更新提供便利。
文档编号G06K9/54GK102013015SQ20101057241
公开日2011年4月13日 申请日期2010年12月2日 优先权日2010年12月2日
发明者刘永学, 张昱, 李满春, 李 真, 李飞雪, 江冲亚, 程亮, 蔡文婷 申请人:南京大学