【摘要】 本发明公开了一种海岸带水体遥感信息全自动提取方法，属于遥感信息全自动提取方法领域。其步骤包括遥感影像分割、水体信息粗提取和水体信息精提取三个阶段，过程中进行了两次尺度转换，其一为从像元到对象的转换，属于自下向上的尺度转换，其二为从全域到局部的转换，属于自上向下的尺度转换。相较现有技术，本发明实现了一种在尺度转换框架中融入地学知识和数据挖掘相结合的方法，整个方法具有零样本、零参数的特性，完全自动化运行。本发明能够适应各海域多类型海岸带环境，具有较好的稳定性，其提取结果精度较高，对细节信息的提取完整性和连续性均优于经典方法，能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。 【专利类型】发明申请 【申请人】南京大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】鼓楼区 【申请号】CN201010566910.8 【申请日】2010-12-01 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102054274A 【公开公告日】2011-05-11 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN102054274B 【授权公告日】2012-08-22 【授权公告年份】2012.0 【IPC分类号】G06T7/00 【发明人】程亮; 李满春; 刘永学; 陈振杰; 陈焱明; 杨康; 蔡文婷; 张昱 【主权项内容】1.一种海岸带水体遥感信息全自动提取方法，包括以下步骤： 步骤1：通过卫星遥感技术手段，选择美国陆地探测卫星Landsat?7所装备的Enhanced?Thematic?Mapper?Plus设备获取描述地表物体对太阳光照等电磁波的反射和其自身发射的电磁波的遥感影像，结合水体在遥感影像中具有特定的光谱显示特征，采用基于非参数核密度估计的Mean?Shift聚类算法进行空间滤波，减轻噪声对目标和背景信息的干扰：具体对特征空间中的所有数据点，依次计算其在核窗口中的均值偏移向量，并沿均值偏移向量的方向移动该点到新的位置，然后以此为新的起点，继续计算均值偏移向量并移动，直到满足迭代条件结束运算过程； 步骤2：在Mean?Shift算法滤波的基础上，采用种子生长算法进行区域标号，将具有相似性质的像素进行合并构成一个完整区域，完成遥感影像分割，得到由一系列区域对象构成的分割图像，从而实现从遥感影像像元到区域对象的转换； 步骤3：对Landsat?ETM+遥感影像分割所形成的各区域对象计算水体判别依据指数，具体应用影像所拥有的TM1～TM7共7个波段的波段值，按照公式①～⑦分别计算归一化水体指数NDWI、改进归一化水体指数MNDWI、周氏归一化水体指数ZNDWI、缨帽变换湿度分量TCW四个水体指数，归一化植被指数NDVI、土壤调整植被指数SAVI两个植被指数，以及归一化建筑指数NDBI； NDWI＝(TM2-TM4)/(TM2+TM4)公式① MNDWI＝(TM2-TM5)/(TM2+TM5)公式② ZNDWI＝(TM2+TM3)-(TM4+TM5)公式③ TCW＝0.1446×TM1+0.1761×TM2+0.10022×TM3 +0.10096×TM4-0.6210×TM5-0.4186×TM6公式④ NDVI＝(TM4-TM3)/(TM4+TM3)公式⑤ SAVI＝(TM4-TM3)/(TM4+TM3+0.5)×1.5公式⑥ NDBI＝(TM5-TM4)/(TM5+TM4)公式⑦ 步骤4：通过运用公式①～⑦计算所得的7个水体判别依据指数，构建一组决策规则实现遥感影像中水体区域的判别，其中，约束性条件共有五条(见不等式方程组⑧)，反映了水体遥感信息的三个特点，即水体指数大于零、水体指数大于植被指数、水体指数大于建筑指数；非约束性条件共有三条，均为水体指数的阈值判别规则，具体方法为：先对各水体指数进行直方图统计，再用OTSU算法计算各水体指数的阈值，进行阈值分割，计算各水体指数的类间方差，选取类间方差最大，即区分度最好的三个指数建立阈值判别规则；本步骤中水体判别流程为： 1)对于分割图像中的任意对象，如果其特征空间满足决策规则中的所有约束性条件，则将其判别为不确定水体，如果有任意一条约束性条件不能满足，则将其判别为否定水体； 2)对于判别出的任意不确定水体对象采用了投票策略，如果其特征空间满足多数非约束性条件，则将其判别为确定水体，否则仍判别为不确定水体，最终并将水体提取结果划分为确定区、不确定区和否定区； (方程组⑧) 步骤5：对遥感影像划分格网，与各不确定水体对象相交的网格单元，如果其相交的网格单元内既包含确定水体对象，又包含否定水体对象，则认为当前不确定水体对象局部特征显著，分别自动选取其邻域内的确定水体对象和否定水体对象作为样本，使用朴素贝叶斯分类器对不确定水体对象进行局部地物类别判定，明确该不确定水体对象最终为确定水体对象或否定水体对象；如果其相交的网格单元内全为确定水体对象或否定水体对象，则认为其局部特征不显著，不进行局部地物类别判定；此后，遍历遥感分割影像中所有不确定水体对象，以当前对象作为应用数据集，使用朴素贝叶斯分类器进行全域地物类别判定，确定当前不确定水体对象究竟为确定水体对象或否定水体对象； 步骤6：输出遥感影像中水体识别的提取结果图。 【当前权利人】南京大学 【当前专利权人地址】江苏省南京市栖霞区仙林大道163号 【统一社会信用代码】12100000466007458M 【引证次数】1.0 【被引证次数】53 【他引次数】1.0 【被自引次数】2.0 【被他引次数】51.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】53

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