[发明专利]一种遥感影像尺度计算方法、可读存储介质和计算机设备

说明书

本发明提供一种遥感影像尺度计算方法、可读存储介质和计算机设备用于解决现有技术中计算得出的尺度参数对于分割和物理影像中的基元时，分割的精度和效率均不高的问题。其中遥感影像尺度计算方法，包括：S101获取矢量边缘信息；S102基于矢量边缘信息计算空域尺度，获得空域尺度图像；S103基于矢量边缘信息和空域尺度图像计算获得值域尺度图像。本发明将遥感影像中的矢量边缘及其形状特征信息作为约束条件，进行遥感影像分割的空域尺度与值域尺度计算。分别从地理空间和光谱空间两方面获得遥感影像多尺度分割的尺度参数，并且提高了影像分割的精度及效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术，具体涉及一种遥感影像尺度计算方法、可读存储介质和计算机设备。

背景技术

在基于对象遥感影像分析研究领域，尺度计算是一个重要的研究方向。目前，围绕有关遥感影像多尺度影像分割已经提出了许多尺度计算方法。由于高空间分辨率遥感影像数据自身的复杂性，以及地理对象尺寸和空间分布模式的差异性，很难建立一个全局尺度参数模型来有效地指导大区域多尺度分割参数(同时在空间域和光谱域进行相邻像素同质性与异质性测度)的计算。工程实践表明，自适应获取合理的尺度参数不仅对分割结果的精确性起到关键作用，而且也深刻影响着物理影像基元的有效识别和后期处理。

尺度是描述遥感影像多尺度分割异质性阈值的标尺，具有衡量物理影像基元内部像素同质性与测度空间地物语义影像目标彼此间异质性的功能，合理的尺度使得物理影像基元与对应的空间地物语义影像目标在边缘上最大程度的吻合。近10年来，研究人员相继提出了基于对象的遥感影像分析方法及相关技术实现；作为“高分辨率对地观测的若干前沿科学问题”——遥感影像理解与信息提取核心技术之一的多尺度影像分割以任意尺度生成几何与属性信息丰富的物理影像基元 (满足几何与光谱同质性准则的邻接像元集合)，继而以物理影像基元为基本空间分析单元，利用其几何特征与光谱统计信息实现对地物语义影像目标(物理影像基元或由其组合形成的影像区域的地学语义描述) 的自动识别与分类。多尺度遥感影像分割作为基于对象遥感影像分析核心技术之一获得了研究人员的广泛关注，目前基于对象遥感影像分析方法且已经初步商业化的多尺度影像分割方法以集成在和Feature软件中的算法为代表；此外，各类文献介绍的影像分割方法及实现的算法很多；在这些算法中适当的尺度参数来描述分割时相邻像素在空间域和光谱域的异质性和同质性范围。但这些方法或算法应用于高空间分辨率遥感影像分割时仍存在明显的局限性，该局限性体现为现有技术中计算得出的尺度参数对于分割物理影像中的基元时，分割的精度和效率均不高。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种遥感影像尺度计算方法、可读存储介质和计算机设备。

为此目的，第一方面，本发明提出一种遥感影像尺度计算方法，包括：

S101获取矢量边缘信息；

S102基于矢量边缘信息计算空域尺度，获得空域尺度图像；

S103基于矢量边缘信息和空域尺度图像计算获得值域尺度图像。

可选的，在步骤S101之前包括：

S201在接收遥感影像；

S202对遥感影像进行预处理，预处理包括全色影像融合处理与多光谱影像滤波处理；

S203、对预处理后的遥感影像提取矢量边缘信息；

可选的，所述S102基于矢量边缘信息计算空域尺度，获得空域尺度图像，包括：

计算遥感影像中的每个像素点在k个方向上到相应边缘的距离，像素点在k个方向上到相应边缘的距离分别为N₁～N_k；

设置的空域尺度影像中该像素点对应的像素点的像素值S_d为 N₁～N_k的平均值。