遙感影像數(shù)據(jù)處理方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及地理信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別地，涉及一種遙感影像數(shù)據(jù)處理方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著遙感衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，遙感影像數(shù)據(jù)已經(jīng)成為地理信息獲取和分析的重要數(shù)據(jù)來源，下面以林地變化監(jiān)測為例進(jìn)行說明。
[0003]林業(yè)是保持生態(tài)平衡，培育和保護(hù)森林以取得木材和其他林產(chǎn)品、利用林木的自然特性以發(fā)揮防護(hù)作用的生產(chǎn)部門，是國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分之一。我國森林覆蓋率僅為16.55%，林木總蓄積量不足世界總量的3%。由于生產(chǎn)建設(shè)占用、砍伐以及生長退化等原因，林地資源流失嚴(yán)重，因此及時地監(jiān)測和保護(hù)林地資源是一項重要的任務(wù)。遙感是林業(yè)監(jiān)測的重要手段，通過衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)可以及時獲取和掌握林地變化情況。但是，綜合性的處理遙感數(shù)據(jù)并自動獲取林地變化情況的軟件系統(tǒng)尚未發(fā)展成熟，目前，林業(yè)管理和服務(wù)部門的林地變化檢測工作還處于半人工階段，一般是利用影像展現(xiàn)軟件輸出遙感影像后通過人工解譯獲取林地狀況，分類后再人工勾繪出林地變化區(qū)域，人工操作的工作量大，耗時長，過程無法重復(fù)利用，人為誤差大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提供一種遙感影像數(shù)據(jù)處理方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)不能基于遙感影像數(shù)據(jù)自動識別地物變化情況造成的標(biāo)識工作量大、耗時長、人為誤差大的問題。
[0005]本發(fā)明還提供了一種遙感影像數(shù)據(jù)處理裝置，以保證上述方法在實際中的應(yīng)用。
[0006]為了解決上述問題，本發(fā)明公開了一種遙感影像數(shù)據(jù)處理方法，包括:獲取并根據(jù)前期遙感影像和后期遙感影像，生成特定坐標(biāo)區(qū)域的前期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像、后期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像以及所述后期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像與前期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像的差分影像；對所述差分影像進(jìn)行總段數(shù)為η的最優(yōu)密度分割；將分割后的影像進(jìn)行分類標(biāo)識；其中，將段標(biāo)識值小于η/2的區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域，將段標(biāo)識值大于n/2+l的區(qū)域標(biāo)識為變化區(qū)域，將段標(biāo)識值為η/2和n/2+l的區(qū)域標(biāo)識為疑似變化區(qū)域；所述η表示不小于4的偶數(shù)。
[0007]優(yōu)選的，在對所述差分影像進(jìn)行總段數(shù)為η的最優(yōu)密度分割之前還包括:對所述差分影像進(jìn)行中值濾波；和/或，對所述差分影像進(jìn)行絕對值運算，生成差分絕對值影像，作為后續(xù)最優(yōu)密度分割的輸入影像。
[0008]優(yōu)選的，還包括:利用形態(tài)學(xué)算子將臨近的同類區(qū)域合并，消除分類區(qū)域中的斑點；和/或，利用斑點分組方法消除分類區(qū)域中被隔離的斑點；和/或，標(biāo)識各變化區(qū)域的預(yù)設(shè)指標(biāo)變化方向；和/或，對標(biāo)識后的結(jié)果影像進(jìn)行矢量化，并利用矢量線條概率中值算法對矢量化后的影像進(jìn)行平滑處理。
[0009]優(yōu)選的，所述方法用于檢測前期和后期遙感影像坐標(biāo)交疊區(qū)域的林地植被覆蓋變化情況，所述預(yù)設(shè)指標(biāo)為歸一化植被指數(shù)，所述遙感影像為多光譜影像。
[0010]優(yōu)選的，所述前期遙感影像和后期遙感影像的特定坐標(biāo)區(qū)域根據(jù)前期遙感影像和后期遙感影像的坐標(biāo)交疊區(qū)域確定；所述將分割后的影像進(jìn)行分類標(biāo)識步驟之后還包括如下對變化區(qū)域進(jìn)一步處理的步驟:若該區(qū)域在前期遙感影像和后期遙感影像中均屬于有林地的區(qū)域或非林地的區(qū)域，則將該區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域；若該區(qū)域在前期遙感影像中屬于非林地區(qū)域，在后期遙感影像中屬于有林地區(qū)域，且林地植被覆蓋指標(biāo)的增加量未超過預(yù)設(shè)的范圍，則將該區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域；和/或，所述將分割后的影像進(jìn)行分類標(biāo)識步驟之后還包括如下對疑似變化區(qū)域進(jìn)一步處理的步驟:若該區(qū)域在前期遙感影像和后期遙感影像中均屬于有林地的區(qū)域或非林地的區(qū)域，則將該區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域；若該區(qū)域在前期遙感影像中屬于非林地區(qū)域、在后期遙感影像中屬于有林地區(qū)域，或該區(qū)域在前期遙感影像中屬于有林地區(qū)域、在后期遙感影像中屬于非林地區(qū)域，則將該區(qū)域標(biāo)識為變化區(qū)域。
[0011]優(yōu)選的，所述方法用于檢測地震、洪水、或雪災(zāi)前期和后期地貌變化情況，所述預(yù)設(shè)指標(biāo)為影像紋理特征，所述遙感影像為全色影像。
[0012]依據(jù)本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例，還公開了一種遙感影像數(shù)據(jù)處理裝置，包括:差分影像生成單元，用于獲取并根據(jù)前期遙感影像和后期遙感影像，生成特定坐標(biāo)區(qū)域的前期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像、后期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像以及所述后期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像與前期預(yù)設(shè)指標(biāo)影像的差分影像；影像分割單元，用于對所述差分影像進(jìn)行總段數(shù)為η的最優(yōu)密度分割；分類標(biāo)識單元，用于將分割后的影像進(jìn)行分類標(biāo)識；其中，將段標(biāo)識值小于η/2的區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域，將段標(biāo)識值大于n/2+l的區(qū)域標(biāo)識為變化區(qū)域，將段標(biāo)識值為η/2和n/2+l的區(qū)域標(biāo)識為疑似變化區(qū)域；所述η表示不小于4的偶數(shù)。
[0013]優(yōu)選的，還包括:噪聲消除單元，用于在影像分割單元對影像進(jìn)行分割之前，對所述差分影像進(jìn)行中值濾波處理；和/或，絕對值影像生成單元，用于對所述差分影像進(jìn)行絕對值運算，生成分割后的影像，作為所述影像分割單元進(jìn)行最優(yōu)密度分割使用的影像；和/或，第一斑點消除單元，利用形態(tài)學(xué)算子將所述影像分割單元分割后的臨近同類區(qū)域合并，消除分類區(qū)域中的斑點；和/或，第二斑點消除單元，利用斑點分組方式消除所述影像分割單元分割后的分類區(qū)域中被隔離的斑點；和/或，變化方向標(biāo)識單元，用于標(biāo)識各變化區(qū)域的預(yù)設(shè)指標(biāo)變化方向；和/或，矢量化單元，用于對標(biāo)識后的結(jié)果影像進(jìn)行矢量化，并利用矢量線條概率中值算法對矢量化后的影像進(jìn)行平滑處理。
[0014]優(yōu)選的，所述裝置用于檢測前期和后期遙感影像對應(yīng)的林地植被覆蓋變化情況，所述預(yù)設(shè)指標(biāo)為歸一化植被指數(shù)，所述遙感影像為多光譜影像；所述裝置還包括:區(qū)域確定單元，用于根據(jù)前期遙感影像和后期遙感影像坐標(biāo)交疊區(qū)域確定所述前期遙感影像和后期遙感影像的特定坐標(biāo)區(qū)域；變化區(qū)域修正單元，用于將所述分類標(biāo)識單元標(biāo)識后的變化區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步修正；當(dāng)該區(qū)域在前期遙感影像和后期遙感影像中均屬于有林地的區(qū)域或非林地的區(qū)域時，將該區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域；當(dāng)該區(qū)域在前期遙感影像中屬于非林地區(qū)域，在后期遙感影像中屬于有林地區(qū)域，且林地植被覆蓋指標(biāo)的增加量未超過預(yù)設(shè)的范圍時，將該區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域；和/或，疑似變化區(qū)域修正單元，用于將所述分類標(biāo)識單元標(biāo)識后的疑似變化區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步修正；當(dāng)該區(qū)域在前期遙感影像和后期遙感影像中均屬于有林地的區(qū)域或非林地的區(qū)域時，將該區(qū)域標(biāo)識為未變化區(qū)域；當(dāng)該區(qū)域在前期遙感影像中屬于非林地區(qū)域、在后期遙感影像中屬于有林地區(qū)域，或該區(qū)域在前期遙感影像中屬于有林地區(qū)域、在后期遙感影像中屬于非林地區(qū)域時，將該區(qū)域標(biāo)識為變化區(qū)域。
[0015]優(yōu)選的，所述裝置用于檢測地震、洪水、或雪災(zāi)前期和后期地貌變化情況，所述預(yù)設(shè)指標(biāo)為影像紋理特征，所述遙感影像為全色影像。
[0016]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點:
本發(fā)明優(yōu)選實施例根據(jù)特定應(yīng)用所需的指標(biāo)參數(shù)對遙感影像進(jìn)行處理，生成具有特定應(yīng)用含義的差分影像(以林業(yè)監(jiān)控應(yīng)用為例，可以根據(jù)歸一化植被指數(shù)生成包含有植被覆蓋變化情況的差值影像)；然后基于該差分影像進(jìn)行閾值化分割，自動標(biāo)識出兩期遙感影像的預(yù)設(shè)指標(biāo)(如歸一化植被指數(shù))變化情況，解決了現(xiàn)有技術(shù)不能基于遙感影像數(shù)據(jù)自動識別地物變化情況造成的標(biāo)識工作量大、耗時長、人為誤差大的問題。
[0017]在進(jìn)一步的優(yōu)選實施例中，可根據(jù)兩期遙感影像對標(biāo)識后的變化區(qū)域和疑似變化區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的修正，可進(jìn)一步提高處理結(jié)果的準(zhǔn)確