[发明专利]一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法

说明书

本发明属于遥感图像处理与应用技术领域，具体涉及一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法。本发明包括以下步骤：读取遥感影像数据，选择统计计算窗口，确定统计计算数据，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，根据各变差函数值定量分析纹理结构特征。本发明解决了现有遥感图像梳状纹理目视解译方法干扰因素多、存在一定主观性、缺少定量化分析的技术问题，本发明能够定量获取目标区域特定梳状纹理特征参数，受植被覆盖等干扰因素影响小，且不受分析人员主观干扰，可以更加精确的定量分析遥感图像特定的纹理结构特征，可应用于遥感图像纹理特征分析和遥感地物识别等领域。

技术领域

本发明属于遥感图像处理与应用技术领域，具体涉及一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法。

背景技术

纹理是遥感图像的重要特征之一，它揭示了图像中地物的结构信息及其与周围环境的关系，提供了地表覆盖类型空间变化的重要信息。因此，图像纹理被广泛应用于遥感地物分类以及基于遥感图像的变化检测中，以提高信息提取的精度。

遥感图像的纹理主要表现为地物的形状、大小、方位、均质程度以及不同地物之间的空间关系和亮度反差关系等。在地质领域中，不同的岩石由于其特有的矿物组成和结构构造，因而具有不同的表面特征，这些特征在遥感影像上表现为不同的色调、影纹图案和水系特征。板岩、千枚岩等变质岩类岩石类型复杂，在遥感影像上的水系纹理常常呈现梳状，冲沟切割较深，此外还有较密的线纹，代表板理或千枚理的方向。

虽然利用目视解译可以在一定程度上发现遥感图像的纹理特征，但由于目视解译受植被覆盖等干扰因素影响大，且目视解译结果存在一定主观性，遥感地质学界一直希望找到一种更加智能的纹理分析方法，定量识别图像特定的纹理结构特征。变差函数是地质统计学中用来描述区域化变量空间结构性和随机性的基本工具，在遥感图像纹理分析领域应用广泛。变差函数值既能在一定程度上反映遥感图像像素间的结构性，也能反映影像数据的统计特征，这正是纹理描述方法的基本要求。

综上所述，遥感图像处理与应用技术领域亟需研究一种遥感图像特定梳状纹理特征的定量分析方法，解决目前遥感图像梳状纹理目视解译干扰因素多、存在主观性、缺少定量化分析等技术问题。

发明内容

本发明需要解决的技术问题为：现有遥感图像梳状纹理目视解译方法干扰因素多、存在一定主观性、缺少定量化分析。

本发明的技术方案如下所述：

一种遥感图像梳状纹理特征定量分析方法，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。具体包括以下步骤：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。

作为优选方案：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。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。

作为优选方案：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。步骤S2中，所述统计计算窗口的形状可以采用长方形，且中间统计窗口优选具有典型梳状纹理结构的变质岩区域。

作为优选方案：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。