[发明专利]一种基于多源多光谱遥感图像水体提取方法、系统和可读存储介质

说明书

本发明公开了一种基于多源多光谱遥感图像水体提取方法、系统和可读存储介质，其中方法包括获取多源遥感图像，并分别对遥感对象进行尺寸预处理；对预处理后的遥感图像进行图像大气校正；对大气校正后的遥感图像进行归一化水体指数NDWI计算；消除归一化水体指数NDWI的异常值，并绘制NDWI图像灰度直方图，根据NDWI图像灰度直方图峰值分布确定水体分割阈值；根据归一化水体指数NDWI与水体分割阈值的预设关系判断遥感图像中的地物是否为水体；若遥感图像中的地物为水体则将对应的遥感图像二值化处理，并在二值化处理后的图像中提取水体轮廓对水体影像裁剪并保存。本发明克服了传统提取方法效率低的缺陷，具有较高的普适性。

技术领域

本发明涉及遥感图像处理技术领域，更具体的，涉及一种基于多源多光谱遥感图像水体提取方法程序方法、系统和可读存储介质。

背景技术

遥感技术的发展，为水资源管理和利用提供了新的思路，而水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义，为了快速、准确、高效地获取地表水体信息，借助于遥感图像提取水体信息已经成为当前水利遥感研究的重点。

从遥感图像上获取目标地物信息的过程称为遥感图像解译，主要分为目视解译和计算机解译两种方式。其中，目视解译是指专业人员通过直接观察或借助仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程；遥感计算机解译是指以遥感数据为基础，在计算机系统支持下，综合运用地学分析、遥感图像处理、模式识别与人工智能等技术，实现遥感图像专题信息的智能化获取。传统遥感图像的信息提取主要依赖于目视解译，但对于遥感图像中单一的水体研究而言，采用计算机解译方法对遥感图像水体的直接提取能够节约大量目视解译的劳动力成本，同时大大提高工作效率。

从理论上讲，遥感计算机解译实现水体提取的重要依据是水体的光谱特征曲线主要集中在0.5um波长处，超过0.75um处的近红外波段反射率显著衰减，而多光谱遥感图像拥有多个光谱通道，分布都包括了可见光和近红外波段，采用多波段组合法可以通过不同波段的优势组合，从而达到抑制植被和土壤信息，增强水体信息的效果。对于波段组合得到的水体影像，需要进一步采用图像处理方法，比如：阈值法、色度判别法、差值法等各种方法，通过这些方法基本能够有效提取出图像中的水体信息。

当前的遥感水体提取方式主要是目视解译和借助成熟的软件一步步进行流程化的处理，耗时耗力，因此需要开发一种可以基于多源多光谱遥感图像数据快速提取水体的自动化方法。

发明内容

为了解决上述现有技术中遥感图像水体提取效率低、成本高的缺陷，本发明提出了一种基于多源多光谱遥感图像水体提取方法程序方法、系统和可读存储介质。

为了解决上述的技术问题，本发明第一方面公开了一种基于多源多光谱遥感图像水体提取方法程序方法，包括：

获取多源遥感图像，并分别对遥感对象进行尺寸预处理；

对预处理后的遥感图像进行图像大气校正；

对大气校正后的遥感图像进行归一化水体指数NDWI计算；

消除归一化水体指数NDWI的异常值，并绘制NDWI图像灰度直方图，根据NDWI图像灰度直方图峰值分布确定水体分割阈值；

根据归一化水体指数NDWI与水体分割阈值的预设关系判断遥感图像中的地物是否为水体；

若遥感图像中的地物为水体则将对应的遥感图像二值化处理，并在二值化处理后的图像中提取水体轮廓对水体影像裁剪并保存。

本发明所述的多源遥感图像为多源多光谱遥感图像，多光谱遥感图像拥有多个光谱通道，分布都包括了可见光和近红外波段，采用多波段组合法可以通过不同波段的优势组合，从而达到抑制植被和土壤信息，增强水体信息的效果。