[发明专利]一种基于高分遥感影像的筏式海水养殖区域提取方法

说明书

本发明涉及一种基于高分遥感影像的筏式海水养殖区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采用归一化水体指数NDWI提取遥感影像中的水体区域；2)对水体区域进行图像分割，计算水体区域中每一个斑块的归一化植被指数NDVI；3)计算水体区域中每一个斑块的NDVI显著特征；4)设置养殖区域与其相邻海水区域的区分阈值，根据步骤3)计算得到的NDVI显著特征提取海水养殖区域。本发明的方法利用筏式养殖物叶绿素含量高使得归一化植被指数NDVI高的特点，提出一种融合视觉注意模型与基于分割斑块相结合的NDVI显著特征，即使海水背景复杂，养殖区域呈弯曲的条带状，也能通过对NDVI显著特征简单阈值分割实现提取。

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，特别涉及一种基于高分遥感影像的筏式海水养殖提取方法。

背景技术

海水养殖业是许多海岸带区域最主要的水产养殖方式，具有极高的商业价值。及时、准确地获取海水养殖区域面积及其空间分布，对商业情报获取、海洋灾害预警评估、海岸带管理等均具有重要意义。而遥感技术相对于传统的实地调查,具有无可替代的高频率、宽覆盖、低成本优势，被联合国粮农组织认为是一个非常具有潜力的评估手段。尤其是近些年发展起来的米级高分遥感，更是能够用于精准地识别、提取。因此，针对海水养殖区域的提取是一件非常有意义的工作。

现有的海水养殖提取多是采用监督分类法，即先选择样本，然后训练分类器，最后执行分类。这种技术的缺点就是需要样本尽可能多的覆盖提取区域，尤其是在靠近海岸水色变化比较明显的区域。此外，由于海水养殖处于浮动状态，选择的样本还会因为这种浮动产生位置偏移，难以应用于多期遥感影像中养殖区域的提取。当前精度较高的方法是基于养殖区域矩形形状的方法(Wang,Min,Qi Cui,Jie Wang,Dongping Ming,and GuonianLv.2017.Raft cultivation area extraction from high resolution remote sensingimagery by fusing multi-scale region-line primitive association features.Isprs Journal of Photogrammetry&Remote Sensing 123:104-13.doi:10.1016/j.isprsjprs.2016.10.008.)。这种方法对于矩形形状明显的筏式海水养殖有一定的优势，但对于实际中广泛存在的弯曲形长条带的筏式海水养殖提取并不适用，例如筏式海水养殖广泛分布的中国福建省宁德市。

对中外文献进行检索，现有技术中没有采用归一化植被指数(NDVI)进行海水养殖区域的提取方法。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于高分遥感影像的筏式海水养殖区域提取方法，该方法利用阀式养殖目标叶绿素浓度较高的特点，将遥感解译中与叶绿素相关的归一化植被指数(NDVI)、基于分割的图像解译思路和基于人眼视觉显著机理相结合，提出一种NDVI显著特征，进而通过对该特征的阈值分割实现矩形筏式养殖区域的提取。

本发明的具体技术方案是一种基于高分遥感影像的筏式海水养殖区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采用归一化水体指数NDWI提取遥感影像中的水体区域；

2)对水体区域进行图像分割，计算水体区域中每一个斑块的归一化植被指数NDVI；

3)按下式(I)计算水体区域中每一个斑块的NDVI显著特征S_O(NDVI)，

其中O是当前计算斑块，N(O)是当前计算斑块的所有相邻斑块的集合，B(O,O_i)是计算斑块O与相邻斑块O_i的公共边长，m_O(NDVI)表示计算斑块O的NDVI，表示计算斑块O的相邻斑块O_i的NDVI；