[发明专利]一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法

权利要求书

1.一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：引入变差函数统计遥感图像灰度值，计算得到目标区域梳状纹理参数，定量研究分析遥感图像特定的纹理结构特征。

2.根据权利要求1所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1.读取遥感影像数据；步骤S2.选择统计计算窗口；步骤S3.确定统计计算数据；步骤S4.分别计算各统计计算窗口的统计计算数据的纹理特征参数；步骤S5.根据各变差函数值定量分析纹理结构特征。

3.根据权利要求2所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S1中，读取原始遥感图像灰度数据，并将其进行重采样预处理，得到预处理之后的遥感图像灰度数据。

4.根据权利要求3所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S1中，读取的原始遥感图像灰度数据为ETM数据，其总计有7个多光谱波段：第1-5波段和第7波段的空间分辨率均为30m，作为热红外波段的第6波段的空间分辨率为60m；将第6波段的像元重采样至30m，之后与其它波段合成7个波段的数据，得到预处理之后的遥感图像灰度数据。

5.根据权利要求3或4所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S2中，在步骤S1得到的预处理之后的遥感图像灰度数据上选择统计计算窗口，所述统计计算窗口为三排三列相邻分布的9个窗口，其中位于中心的中间统计窗口选择具有典型梳状纹理结构的区域。

6.根据权利要求5所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S2中，所述统计计算窗口的形状采用长方形。

7.根据权利要求5所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S2中，中间统计窗口选择具有典型梳状纹理结构的变质岩区域。

8.根据权利要求5所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S3中，对预处理之后的遥感图像灰度数据进行主成分分析，将第一主成分的灰度值图像作为统计计算数据参与下续计算。

9.根据权利要求8所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S4中，对于步骤S2得到的9个统计计算窗口，分别计算各统计计算窗口中步骤S3所述统计计算数据的变差函数值，所述变差函数值包括变差函数长轴变程值、变差函数短轴变程值、变差函数长轴方向角值。

10.根据权利要求9所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S4中，对各统计计算窗口，采用下式计算变差函数：

式中，

r为滞后距离，即点x_i与点x_i+r间的距离；

N(r)为滞后距离r的数据对数目；

Z₁(x_i)、Z₂(x_i)、Z₃(x_i)依次为该统计计算窗口内点x_i处的长轴变程值、短轴变程值、长轴方向角值；

Z₁(x_i+r)、Z₂(x_i+r)、Z₃(x_i+r)依次为该统计计算窗口内点x_i+r处的长轴变程值、短轴变程值、长轴方向角值；

n为统计计算窗口内灰度值图像像素点个数；

S₁(r)、S₂(r)、S₃(r)依次为该统计计算窗口内滞后距离r的数据对的变差函数长轴变程值、变差函数短轴变程值、变差函数长轴方向角值。

11.根据权利要求9所述的一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，其特征在于：步骤S5中，根据步骤S4得到的变差函数长轴变程值、变差函数短轴变程值、变差函数长轴方向角值，分析可得：1)梳状纹理区域的长轴方向角与目视观察的纹理展布方向一致；2)梳状纹理区域的变差函数长轴变程值明显小于非梳状纹理区域；3)梳状纹理区域的变差函数短轴变程值明显小于非梳状纹理区域。