[发明专利]一种基于反距离权重插值反函数的等值线图像数据提取方法

说明书

本发明涉及图像数据信息的提取方法，具体说是一种基于反距离权重插值反函数的等值线图像数据提取方法。具体在等值线图矢量化基础上，由等值线节点值构成已知点矩阵，由待提取数据点值构成未知点矩阵，及已知点和未知点空间关系构成的反距离权重矩阵，共同构建反距离权重插值的反函数，再根据反距离权重矩阵的秩，判断并求解未知点矩阵的实数解。距离权重插值原理基础，可计算等值线图像范围内任意点位的数值信息，且准确性高、可批量计算，提取的数值信息可为进一步的多源数据融合提供数据基础。

技术领域

本发明涉及图像数据信息的提取方法，具体说是一种基于反距离权重插值反函数的等值线图像数据提取方法。

背景技术

随着大数据时代的来临，2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，将发展大数据上升为国家战略，落实“互联网+”，建设数据强国。在环境领域，大数据除了依靠传感器高频接收与互联网实时产生的数据外，不同尺度、定点监测、长周期调查也是数据的重要来源，而图像是环境领域历史信息最为丰富的数据源。

现有数据提取方法多为根据图像像素颜色等特征进行解译，但提取结果仅为分类数据。具体的说，对于等值线图而言，提取的分类数据对应着两条等值线之间的数值范围，而非可参与运算的数值。该类方法提取的数据只能用于分类信息的归类比较，无法用于数值数据的多源数据融合，更无法满足大数据精确分析与深度挖掘的需求。

等值线图是环境领域中除遥感影像数据外最为直观的图像。等值线图是利用已知的点位数值，采用插值方法推算区域内各点数值，然后将数值相等点联成曲线。插值方法主要是由反距离权重插值、克里格插值、泰森多边形插值等，由于方法适用范围及环境领域原始信息不足等问题，反距离权重插值是环境领域最常用的插值方法。

因此，如何根据反距离权重插值方法原理，以及等值线上已知点数值信息，提取出等值线图中任意位置的数据，对环境领域图像的数据提取及多源数据融合具有重要的理论和技术指导意义。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于反距离权重插值反函数的等值线图像数据提取方法。

为实现上述目的本发明采用的技术方案为：

一种基于反距离权重插值反函数的等值线图像数据提取方法，包括以下步骤：

1)在等值线图F矢量化基础上，提取等值线节点t(x_t，y_t，s)信息，即大地经度、大地纬度与等值线值，由等值线节点s值构成已知点矩阵T；

2)在等值线图F范围内，设定待提取数据点p(x_p，y_p，v)，其大地经度和大地纬度为已知，待提取数值v为未知，由待提取数据点v值构成未知点矩阵P；

3)利用已知点t和未知点p的大地经纬度，构成反距离权重矩阵W，与已知点矩阵T和未知点矩阵P，构建反距离权重插值反函数P＝W^-1T；

4)计算反距离权重矩阵W的秩，若W为满秩，则根据反距离权重插值反函数，求未知点矩阵P的唯一实数解；若W不为满秩，则调整已知点数量或位置，直至W的秩为满秩为止。

所述已知点t与未知点p数量分别为m和n，需满足m≥n。

所述反距离权重矩阵W，是根据未知点p与已知点t的距离关系，计算得到的权重值，具体表达为：

其中，w_ij是第i个未知点与第j个已知点之间的权重值，d_ij是第i个未知点与第j个已知点之间的距离，d_ik是第i个未知点与第k个已知点之间的距离，h为幂数。