[发明专利]一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法

说明书

本发明提出了一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法，其步骤为：首先，对微波卫星采集的Sentienl‑1微波卫星影像进行预处理，得到Sentienl‑1船舶指数图像，以此构建Sentienl‑1船舶识别模型，获得船舶‑非船舶二值图像；其次，对Landsat‑8光学卫星采集的年度改进归一化差异水体指数图像进行处理得到水掩膜图像；然后对数字高程模型卫星采集的数字高程模型坡度图像进行处理得到坡度掩膜图像；最后，利用水掩膜图像和坡度掩膜图像对船舶‑非船舶二值图像做掩膜运算，完成船舶识别。本发明提出了Sentinel‑1船舶遥感识别指数，并结合光学卫星影像、微波卫星影像、DEM影像的优势，提高了船舶识别的精度，实现了多源卫星影像耦合的船舶自动化识别。

技术领域

本发明涉及遥感目标识别技术领域，特别是指一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法。

背景技术

船舶遥感识别在渔业监管、抢险救灾等领域具有十分突出的现实意义，在卫星遥感应用领域具有极其重要的科学价值。如，在禁渔期或禁航区域，运用卫星遥感船舶自动识别技术，尤其是在大区域尺度上，可以有效、快速发现违规船舶。相比人工巡查，极大地提高了工作效率，节约了人力物力成本。

受船舶尺寸的影响，船舶遥感识别对卫星影像的空间分辨率要求较高，空间分辨率低于30米的影像一般不具有识别船舶的能力。此外，船舶一般多分布在水域较多的地区，这些地区多阴雨天气，易造成光学影像数据缺失，从而暴露了光学遥感方法的弊端。Sentinel-1卫星影像是一种合成孔径雷达微波影像，不受天气影响，可实现24小时全天候工作。Sentinel-1卫星影像的空间分辨率为10米，时间分辨率为6天，包括VH和VV两种极化影像，具备船舶遥感识别的潜力。

发明内容

针对上述背景技术中存在的不足，本发明提出了一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法，解决了现有光学遥感技术中光学影像数据缺失造成识别能力差的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法，其步骤如下：

S1、利用Sentienl-1微波卫星采集N幅Sentienl-1微波卫星影像，并分别对N幅Sentienl-1微波卫星影像进行预处理，得到Sentienl-1船舶指数图像；

S2、根据步骤S1中得到的Sentienl-1船舶指数图像构建船舶-非船舶的像元直方图，根据像元直方图得到区分船舶与非船舶的阈值α；

S3、根据N幅Sentienl-1微波卫星影像，统计船舶在Sentienl-1VH极化影像中的图像特征，得到优化船舶识别的参数δ，完成Sentienl-1船舶识别模型构建；

S4、对Sentinel-1微波卫星采集到的实时影像进行预处理，得到实时Sentienl-1船舶指数图像；

S5、将步骤S4中的实时Sentienl-1船舶指数图像和实时Sentienl-1VH极化影像输入Sentienl-1船舶识别模型，获得船舶-非船舶二值图像；

S6、利用Landsat-8光学卫星采集年度改进归一化差异水体指数图像，并对年度改进归一化差异水体指数图像二值化处理得到水掩膜图像；

S7、利用数字高程模型卫星采集数字高程模型坡度图像，并对数字高程模型坡度图像进行二值化处理得到坡度掩膜图像；

S8、利用步骤S6中的水掩膜图像和步骤S7中的坡度掩膜图像对步骤S5中的船舶-非船舶二值图像做掩膜运算，完成船舶识别。

所述对Sentienl-1微波卫星影像进行预处理的方法为：

S11、将Sentienl-1微波卫星影像中VV极化影像的后向散射系数大于-1的像元值设置为-1；