[发明专利]一种基于遥感影像的积雪提取方法及系统

权利要求书

1.一种基于遥感影像的积雪提取方法，其特征在于，包括：

获取待提取积雪信息的遥感影像；

通过判断所述遥感影像中的各个像素是否满足预设归一化积雪指数阈值和各波段反射率阈值确定各个像素是否属于积雪分布范围；

利用训练好的DBN网络对属于积雪分布范围内的各个像素进行进一步积雪特征识别，得到深度提取结果；所述训练好的DBN网络是利用积雪提取样本集对DBN网络进行训练得到的；

对深度提取结果中的各个像素的周边像素进行像素类别调整，得到最终的积雪提取结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的积雪提取方法，其特征在于，所述通过判断所述遥感影像中的各个像素是否满足预设归一化积雪指数阈值和各波段反射率阈值确定各个像素是否属于积雪分布范围，具体包括：

提取所述遥感影像中每个像素在第二波段、第四波段和第六波段的反射率；

根据每个像素在第四波段的反射率R4和在第六波段的反射率R6计算每个像素的归一化积雪指数NDSI；

NDSI＝(R4-R6)/(R4+R6)

判断每个像素是否同时满足归一化积雪指数NDSI＞0.4、第六波段的反射率R6＜0.2和第二波段的反射率R2＞0.2这三个条件，若同时满足则确定该像素属于积雪分布范围，否则确定该像素不属于积雪分布范围。

3.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的积雪提取方法，其特征在于，所述利用积雪提取样本集对DBN网络进行训练，具体包括：

获取已构建的积雪提取样本集；

提取所述积雪提取样本集中各样本的特征向量；所述特征向量包括但不限于光谱特征、指数特征、均值和方差；

构建DBN网络；

利用所述特征向量对所述DBN网络进行训练，得到训练好的DBN网络。

4.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的积雪提取方法，其特征在于，所述对深度提取结果中的各个像素的周边像素进行像素类别调整，得到最终的积雪提取结果，具体包括：

将深度提取结果中属于积雪的像素赋值为1，将不属于积雪的像素赋值为0，得到二值化图像；

将所述二值化图像中的每一个像素作为中心像素，计算八邻域范围内属于积雪的像素的数量和不属于积雪的像素的数量；若属于积雪的像素的数量大于或等于不属于积雪的像素的数量，则将中心像素重新赋值为1，否则重新赋值为0；

确定所有被赋值为1的像素为最终的积雪像素，得到最终的积雪提取结果。

5.一种基于遥感影像的积雪提取系统，其特征在于，包括：

影像获取模块，用于获取待提取积雪信息的遥感影像；

初步划分模块，用于通过判断所述遥感影像中的各个像素是否满足预设归一化积雪指数阈值和各波段反射率阈值确定各个像素是否属于积雪分布范围；

深度划分模块，用于利用训练好的DBN网络对属于积雪分布范围内的各个像素进行进一步积雪特征识别，得到深度提取结果；所述训练好的DBN网络是利用积雪提取样本集对DBN网络进行训练得到的；

像素调整模块，用于对深度提取结果中的各个像素的周边像素进行像素类别调整，得到最终的积雪提取结果。

6.根据权利要求5所述的一种基于遥感影像的积雪提取系统，其特征在于，所述初步划分模块包括：

反射率提取单元，用于提取所述遥感影像中每个像素在第二波段、第四波段和第六波段的反射率；

归一化积雪指数计算单元，用于根据每个像素在第四波段的反射率R4和在第六波段的反射率R6计算每个像素的归一化积雪指数NDSI；

NDSI＝(R4-R6)/(R4+R6)

阈值判断单元，用于判断每个像素是否同时满足归一化积雪指数NDSI＞0.4、第六波段的反射率R6＜0.2和第二波段的反射率R2＞0.2这三个条件，若同时满足则确定该像素属于积雪分布范围，否则确定该像素不属于积雪分布范围。