基于光谱属性信息和空间信息的水库水体分类方法及装置与流程

技术特征：

1.基于光谱属性信息和空间信息的水库水体分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A、从研究区域的遥感影像中获取各水库的样本点，并提取样本点的光谱属性特征和空间特征，所述光谱属性特征为标准化后的样本点在各光谱波段的值，所述空间特征为样本点的空间经纬度坐标；

步骤B、构建样本点集合的相似度矩阵，具体包括以下子步骤：

步骤B1、利用下式构建样本点集合的光谱属性特征相似度矩阵SDS：

${\mathrm{SDS}}_{ij}=\exp (-\frac{S_{ij}^2}{2*{\mathrm{sigma}}^2})$

其中，SDS_ij表示光谱属性特征相似度矩阵SDS中第i行第j列的元素，S_ij为样本点i和j之间的光谱属性特征相似度，sigma为预设系数，exp(·)为指数函数；

步骤B2、利用下式构建样本点集合的地理位置相似度矩阵DDS：

其中，DDS_ij表示地理位置相似度矩阵DDS中第i行第j列的元素，Dd_ij为样本点i和j之间的距离；

步骤B3、利用下式构建样本点集合的相似度矩阵SS：

SS_ij＝SDS_ij*DDS_ij i,j＝1,2,...,n

其中，SS_ij表示相似度矩阵SS中第i行第j列的元素；

步骤C、在不同的聚类数条件下对样本点集合的相似度矩阵SS分别进行谱聚类，并利用聚类有效性评价指标从中选出最佳聚类数，最佳聚类数条件下的谱聚类结果即为水库水体分类结果。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述地域为地区、省、市或县。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述聚类有效性评价指标为DB指数。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于，使用欧式距离度量所述光谱属性特征相似度。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述光谱属性特征为min-max标准化后的样本点在各光谱波段的值。

6.基于光谱属性信息和空间信息的水库水体分类装置，其特征在于，包括：

特征提取单元，用于从研究区域的多光谱遥感影像中获取各水库的样本点，并提取样本点的光谱属性特征和空间特征，所述光谱属性特征为标准化后的样本点在各光谱波段的值，所述空间特征为样本点的空间坐标；

相似度矩阵生成单元，用于构建样本点集合的相似度矩阵，其包括：

光谱属性特征相似度矩阵生成模块，利用下式构建样本点集合的光谱属性特征相似度矩阵SDS：

${\mathrm{SDS}}_{ij}=\exp (-\frac{S_{ij}^2}{2*{\mathrm{sigma}}^2})$

其中，SDS_ij表示光谱属性特征相似度矩阵SDS中第i行第j列的元素，S_ij为样本点i和j之间的光谱属性特征相似度，sigma为预设系数，exp(·)为指数函数；

地理位置相似度矩阵生成模块，利用下式构建样本点集合的地理位置相似度矩阵DDS：

其中，DDS_ij表示地理位置相似度矩阵DDS中第i行第j列的元素，Dd_ij为样本点i和j之间的距离；

相似度矩阵生成模块，利用下式构建样本点集合的相似度矩阵SS：

SS_ij＝SDS_ij*DDS_ij i,j＝1,2,...,n

其中，SS_ij表示相似度矩阵SS中第i行第j列的元素；

谱聚类单元，用于在不同的聚类数条件下对样本点集合的相似度矩阵SS分别进行谱聚类，并利用聚类有效性评价指标从中选出最佳聚类数，最佳聚类数条件下的谱聚类结果即为水库水体分类结果。

7.如权利要求6所述装置，其特征在于，所述地域为地区、省、市或县。

8.如权利要求6所述装置，其特征在于，所述聚类有效性评价指标为DB指数。

9.如权利要求6所述装置，其特征在于，使用欧式距离度量所述光谱属性特征相似度。

10.如权利要求6所述装置，其特征在于，所述光谱属性特征为min-max标准化后的样本点在各光谱波段的值。