[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

说明书

本发明涉及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，包括步骤：对遥感影像数据进行预处理；低频信息提取；对低频信息进行形态学处理。本发明的有益效果是：引入高通滤波处理，使淤泥质海岸海域侧和陆域测频率信息的差异显著增大，有利于水边线位置的精确度；针对遥感影像高通滤波后的像素值进行直方图统计，通过构建自适应低频信息阈值区间算法，获得了能够随影像自适应变化调整的更加稳健的阈值范围，解决了传统阈值法提取水边线中阈值范围过度依赖影像本身，阈值可迁移性差的问题；与传统边缘检测法提取水边线相比，本发明利用低频信息的边界替代图像的边缘，有效地解决了传统边缘检测法提取水边线结果破碎、不连续的缺陷。

技术领域

本发明属于遥感影像处理领域，尤其涉及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。

背景技术

海洋是维持陆地生态系统平衡和稳定的生态屏障，陆地是海洋开发和保护的重要依托。海洋和陆地的交界线被称之为海岸线，海岸线对于海洋资源利用、船舶航行以及沿海城市规划等都具有重要的意义，是海岸带的重要标志。传统的海岸线测定主要是依靠人工实地测量，但受地理环境条件限制，许多地方无法到达，并且实地测量工作强度大、效率低，难以实现长时间动态监测。近年来，遥感技术凭借其数据获取容易、数据信息量大、高时空分辨率等优点逐渐成为海岸线测定的重要手段。

由于遥感影像瞬时成像的特点，从遥感影像中直接提取的大多是瞬时水边线，即影像成像时海水与陆地的交界线，而并非实际意义上的海岸线。虽然水边线不是海岸线，但在大多数海岸线提取方法中，海岸线是在提取出水边线后对水边线进行一系列修正后得到的，因此水边线提取是海岸线提取的基础。

目前常用的基于遥感的水边线自动解译方法有边缘检测法、阈值法等。边缘检测法得到的水边线通常存在破碎、不连续的问题，阈值法的关键是阈值的确定，但阈值往往存在较大的不确定性，如不同时相、不同区域以及不同传感器影像的阈值往往差别较大，阈值的可扩展性差，不利于水边线的智能化提取。

淤泥质海岸的近岸水体浑浊，悬浮泥沙含量高；陆侧潮间带普遍存在水斑，岸滩含水量较高，且存在混合像元，导致淤泥质海岸水陆两侧的遥感特征差异小，增加了水边线提取的难度。遥感影像作为一种二维信号，具有信号的高、低频特征。影像的高频信号是影像中强度变化剧烈的区域，通常对应于影像的边缘、细节等部分，如水陆分界区域的水边线。影像的低频信号则是影像中强度变化平缓的区域，对应于影像中的大片均匀色块区域，如空地、大片植被以及水体内部等。高通滤波处理能够突出高频信息，抑制低频信息，从而达到增大高低频信息间差异的目的，因此，水边线的遥感提取通过引入高通滤波方法能够增大淤泥质海岸水陆两侧的遥感特征差异，有助于实现水边线的高精度、智能化提取。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供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。

这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，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；