[发明专利]一种针对近岸复杂环境下淤泥质海岸的水边线遥感提取方法

权利要求书

1.一种针对近岸复杂环境下淤泥质海岸的水边线遥感提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对遥感影像数据进行预处理操作，将原始影像像素值校正为实际地表反射率值，得到地表反射率数据；

步骤2、低频信息提取；

步骤2.1、对地表反射率数据进行高通滤波：

上式中，m表示遥感影像中像元水平方向的位置；n表示遥感影像中像元垂直方向的位置；H(m,n)表示遥感影像中(m,n)处像元经过高通滤波之后的像素值；DN(m,n)表示遥感影像中(m,n)处像元的原始像素值；F表示高通滤波器；i表示滤波器中的元素水平方向的位置；j表示滤波器中元素垂直方向的位置；d为大于等于1的整数；

步骤2.2、对高通滤波后的图像像素值进行直方图统计；

步骤2.3、计算得到低频信息阈值区间，构建自适应的阈值区间算法，根据阈值区间自适应提取低频信息，低频信息值为1，高频信息值为0；

步骤3、对低频信息进行形态学处理，处理完成后得到水陆分离的二值图像；

步骤3.1、利用形态学开运算填充低频信息中的孤立小点；所述形态学开运算为先进行腐蚀运算，再进行膨胀运算；

步骤3.2、利用形态学闭运算去除低频信息中的细小孔洞；所述形态学闭运算为先进行膨胀运算，再进行采用腐蚀运算填充细小孔洞；

步骤3.3、利用膨胀运算弥补低频信息边界与影像实际水边线之间的像素误差；

步骤4、对水陆分离的二值图像进行后处理：将水陆分离的二值图像转为矢量格式，按照矢量格式的多边形面积及属性进行筛选：

(area≥0.05)and(GRIDCODE＝1)

上式中，area表示多边形面积，单位为平方千米，GRIDCODE代表多边形属性，取值为1表示水体；

采用人机交互解译进行人工检核，确定最终水边线。

2.根据权利要求1所述针对近岸复杂环境下淤泥质海岸的水边线遥感提取方法，其特征在于，步骤2.2具体包括以下步骤：

步骤2.2.1、将直方图划分为N个像素区间，求得直方图的间隔S：

上式中，H_max为高通滤波后像素值的最大值，H_min为高通滤波后像素值的最小值，N为像素区间个数；

步骤2.2.2、统计各像素区间的占比，按降序排列；

步骤2.2.3、筛选出百分比最高的前B个像素区间，确定直方图中百分比最高的前1％个像素区间；B的值由如下公式确定：

上式中，为向下取整符号，A为直方图中百分比最高的前1％个像素区间。

3.根据权利要求1所述针对近岸复杂环境下淤泥质海岸的水边线遥感提取方法，其特征在于，步骤2.3具体包括以下步骤：

步骤2.3.1、假设前B个像素区间中最小像素值为H_{B_min}，则低频信息阈值区间表示为如下公式：

[H_{B_min},H_{B_min}+B×S]

上式中，H_{B_min}为前B个像素区间中最小像素值；B为百分比最高的像素区间个数，S为直方图的间隔；

步骤2.3.2、构建自适应的阈值区间算法为：

(H ge H_{B_min})and(H le(H_{B_min}+B×S))

上式中，H表示高通滤波后的像素值，ge表示大于等于，le表示小于等于，H_max为高通滤波后像素值的最大值，H_min为高通滤波后像素值的最小值；B为百分比最高的像素区间个数，S为直方图的间隔。

4.根据权利要求1所述针对近岸复杂环境下淤泥质海岸的水边线遥感提取方法，其特征在于：步骤1中遥感影像数据为光学遥感影像数据，光学遥感影像数据含有近红外波段。

5.根据权利要求1所述针对近岸复杂环境下淤泥质海岸的水边线遥感提取方法，其特征在于：步骤1中对遥感影像数据进行预处理的操作包括几何纠正、辐射定标和大气校正。