[发明专利]一种遥感影像城市建成区提取方法

权利要求书

1.一种遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，该提取方法包括以下步骤：

1)获取夜光遥感影像，并对其进行预处理；

2)将预处理后的夜光遥感影像输入到已训练的基于深度学习的语义分割模型中，提取出原始建成区；

3)对提取出的原始建成区进行形态学腐蚀处理，以消除灯光溢出的影响。

2.根据权利要求1所述的遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，所述的语义分割模型采用PSPNet模型，PSPNet模型包括有PSP模块，所述的PSP模块用于使用不同的步长和不同池化大小的平均池化对基础卷积网络生成的特征图进行池化操作，并将经过不同大小网格处理得到新的特征图进行上采样后与原始特征图在通道维度上进行融合。

3.根据权利要求2所述的遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，所述的PSP模块包括有四个卷积核不同的卷积层，第一个卷积层的卷积核大小为1×1、第二个卷积层的卷积核大小为2×2，第三个卷积层的卷积核大小为3×3，第四个卷积层的卷积核大小为6×6。

4.根据权利要求3所述的遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，第一个卷积层用于将输入特征整个进行平均池化，第一个卷积层用于将输入特征先划分成2×2的子区域，再对4个子区域分别进行平均池化；第三个卷积层用于将输入特征先划分成9个子区域，再对9个子区域分别进行平均池化；第三个卷积层用于将输入特征先划分成36个子区域，再对36个子区域分别进行平均池化。

5.根据权利要求1或2所述的遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，所述步骤1)的预处理包括数据裁剪、投影变换和辐射校正。

6.根据权利要求5所述的遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，所述的辐射校正采用的校正公式为：

L＝DN^3/2×l0^-10

L为绝对辐射校正后辐射亮度值，单位为W/(m²·sr·μm)，DN为图像灰度值。

7.根据权利要求1或2所述的遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，所述步骤3)中的形态学腐蚀采用Boundary Restrain结构元。

8.根据权利要求7所述的遥感影像城市建成区提取方法，其特征在于，所述的BoundaryRestrain结构元由9×9共81个像元构成，锚点位于中心，其他像元对称设置在锚点周围。