[发明专利]基于遥感图像的河口浑浊带识别方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于遥感图像的河口浑浊带识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标区域的遥感图像，其中，所述遥感图像包括浑浊带像元以及水体像元；

将所述遥感图像转换为梯度图像，获取所述梯度图像的各个像元对应的梯度强度值以及梯度方向结果；

根据所述梯度强度值以及梯度方向结果，从所述梯度图像中提取若干个初始浑浊带像元；

根据所述初始浑浊带像元的梯度强度值以及预设的梯度阈值，从所述若干个初始浑浊带像元中提取若干个目标浑浊带像元，作为浑浊带识别结果；

响应于显示指令，获取所述遥感图像对应的电子地图数据，根据所述浑浊带识别结果，获取所述目标浑浊带像元对应的标识，在所述电子地图上进行目标浑浊带像元以及标识的显示以及标注。

2.根据权利要求1所述的基于遥感图像的河口浑浊带识别方法，其特征在于，所述将所述遥感图像转换为梯度图像，获取所述梯度图像中各个像元对应的梯度强度值以及梯度方向结果之前，包括步骤：

对所述遥感图像进行去噪处理，获取去噪处理后的遥感图像。

3.根据权利要求2所述的基于遥感图像的河口浑浊带识别方法，其特征在于，所述将所述遥感图像转换为梯度图像，获取所述梯度图像的各个像元对应的梯度强度值以及梯度方向结果，包括步骤：

根据边缘检测算法，将所述去噪处理后的遥感图像的各个像元对应的像元值进行转换，获取所述去噪处理后的遥感图像的像元的梯度值，其中，所述梯度值包括横向梯度值以及纵向梯度值，所述边缘检测算法为：

式中，G_x为所述梯度图像的像元的横向梯度值，G_y为所述梯度图像的像元的纵向梯度值，Pv'为所述去噪处理后的遥感图像；

根据所述梯度图像的像元的横向梯度值、纵向梯度值以及预设的梯度强度计算算法，获取所述梯度图像的像元的梯度强度值，其中，所述梯度强度计算算法为：

式中，G为所述梯度图像的像元的梯度强度值；

根据所述梯度图像的像元的横向梯度值、纵向梯度值以及预设的梯度方向计算算法，获取所述梯度图像的像元的梯度方向结果，其中，所述梯度方向计算算法为：

式中，θ为所述梯度图像的像元的梯度方向结果。

4.根据权利要求3所述的基于遥感图像的河口浑浊带识别方法，其特征在于，所述根据所述梯度强度值以及梯度方向结果，从所述梯度图像中提取若干个初始浑浊带像元，包括步骤：

根据所述梯度图像的各个像元的梯度方向结果，获取所述梯度方向结果指向的，各个像元对应的正梯度像元以及负梯度像元；

基于所述梯度强度值，将所述像元分别与所述像元对应的正梯度像元以及负梯度像元进行对比，若所述像元的梯度强度值均大于所述正梯度像元以及负梯度像元的梯度强度值，将所述像元作为初始浑浊带像元，进行提取。

5.根据权利要求1所述的基于遥感图像的河口浑浊带识别方法，其特征在于，所述梯度阈值包括高梯度阈值以及低梯度阈值。

6.根据权利要求5所述的基于遥感图像的河口浑浊带识别方法，其特征在于，所述根据所述初始浑浊带像元的梯度强度值以及预设的梯度阈值，从所述若干个初始浑浊带像元中提取若干个目标浑浊带像元，包括步骤：

将所述初始浑浊带像元的梯度强度值与高梯度阈值进行对比，若所述初始浑浊带像元的梯度值大于高梯度阈值，将所述初始浑浊带像元设置为强边缘像元，并将所述强边缘像元作为目标浑浊带像元，进行提取；

若所述初始浑浊带像元的梯度强度值小于高梯度阈值，且大于低梯度阈值，将所述初始浑浊带像元设置为低边缘像元，并获取所述低边缘像元的若干个相邻像元，当所述相邻像元中包括高边缘像元，则将所述低边缘像元作为目标浑浊带像元，进行提取。