[发明专利]一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法

权利要求书

1.一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过遥感云平台获取确定研究区域和研究时段的经过图像配准、辐射校正与大气校正后的地表反射率遥感影像；

使用去云函数对该影像进行去云操作，形成无云影像；

对所得影像进行水体指数计算；

使用Otsu算法，通过统计整个影像中水体指数的直方图特征实现全局阈值的确定，形成二值化图像；

使用形态学算法去除背景像素和极小斑块、以及填补孔洞，使海域和陆地更纯净；

通过移除内部相邻像素，获取边界像素，完成研究区水边线提取。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，获取遥感影像的具体方法如下：

遥感云平台选用GEE平台；

卫星影像为Landsat 8卫星地表反射率影像，数据传感器为OLI；

Landsat 8影像采用LaSRC进行大气校正。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，所述去云操作是利用平台中maskL8函数进行去云操作。

4.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，所述水体指数采用IWI，计算公式如下：

IWI＝((ρb2+ρb3-ρb6-ρb7)/(ρb2+ρb3+ρb6+ρb7))²

式中ρb2、ρb3、ρb6、ρb7分别为蓝波段、绿波段、短波红外1和短波红外2波段的反射率。

5.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，所述Otsu算法确定全局阈值的方法为：

Otsu算法假定图像仅包含前景像素和背景像素俩类，计算能将俩类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小。

6.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，所述使用形态学算法去除背景像素和极小斑块、以及填补孔洞的具体方法包括腐蚀算法和膨胀算法；

所述腐蚀算法用于去除背景像素和极小斑块，表达式为：

式中，f为图像集合，s为结构，表示腐蚀运算符号，D_f和D_s分别是f和s的定义域，平移参数(m-x)和(n-y)在f的定义域内，x和y在s的定义域内，该运算是在由结构元素确定的邻域中选取f-s的最小值，(x,y)和(m,n)均为所属集合中的坐标点；

所述膨胀算法用于填补孔洞，表达式为：

式中，f为图像集合，s为结构，表示膨胀运算符号，D_f和D_s分别是f和s的定义域，平移参数(m-x)和(n-y)在f的定义域内，x和y在s的定义域内，该运算是在由结构元素确定的邻域中选取f+s的最大值，(x,y)和(m,n)均为所属集合中的坐标点。

7.根据权利要求6所述的一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，所述使用形态学算法去除背景像素和极小斑块、以及填补孔洞的具体方法包括开运算、闭运算；

所述开运算是先腐蚀后膨胀，用于平滑图像的轮廓，消弱狭窄的部分，表达式为：

所述闭运算是先膨胀后腐蚀，用于去掉小洞，填补轮廓上的缝隙，表达式为：

8.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的淤泥质海岸水边线提取方法，其特征在于，所述移除内部像素的方法为：将一像素置0如果该像素的4连通邻域都为1,仅留下边缘像素，算法表达式为：

式中，像素点b表达为b(x,y)，其中b(x-1,y)、b(x,y-1)、b(x+1,y)、b(x,y+1)分别表示像素点b的连通邻域像素点，x和y分别表达图像的行列号。