[发明专利]基于空间相关性与异质性特征的高分影像居民区提取方法

摘要

本发明公开了一种基于空间相关性与异质性特征的高分影像居民区提取方法，包括对多波段的原始影像进行假彩色合成获得假彩色影像；在假彩色影像中选取地物样本，计算各类地物的光谱特性曲线，并选取光谱特征波段，光谱特征波段所对应的光谱值即光谱特征；采用空间自相关统计量作为空间相关性的局部度量指标，构建假彩色影像的空间相关性特征；采用空间变异函数计算假彩色影像的空间异质性特征；结合光谱特征、空间相关性特征和空间异质性特征，构建特征集，并对假彩色影像进行目标地物提取。本发明综合利用空间自相关统计量和空间变异函数描述影像的空间结构模式，实现了高分影像空间结构特征的有效建模，为影像目标的有效识别提供可靠支持。

主权项

基于空间相关性与异质性特征的高分影像居民区提取方法，其特征是，包括步骤：S1对多波段的原始影像进行假彩色合成获得假彩色影像，对假彩色影像进行去噪；S2在假彩色影像中选取不同类型的地物区域作为地物样本，根据地物样本分别计算各类地物的光谱特性曲线，基于光谱特性曲线选取光谱特征波段，光谱特征波段所对应的光谱值即光谱特征；所述的基于光谱特性曲线选取光谱特征波段，具体为：基于光谱特性曲线分别获取各类地物在各波段下的光谱属性值，分别计算目标地物与其他类地物的光谱属性值的差值，最大差值所对应的波段即光谱特征波段；目标地物指居民区；S3采用一个或多个空间自相关统计量分别作为空间相关性的局部度量指标，并构建假彩色影像的空间相关性特征；S4采用空间变异函数计算假彩色影像的空间异质性特征，具体为：对假彩色影像进行规则格网划分获取多个影像单元，采用目视判断方法选取仅含目标地物或仅含背景地物的影像单元，从而获得目标地物样本和背景地物样本；采用空间变异函数分别计算目标地物和背景地物的空间变异函数曲线，根据目标地物和背景地物的空间变异函数值的差值获得对应的变异函数差值曲线，将变异函数差值曲线上第一个局部极大值点所对应的变异函数值作为假彩色影像的空间异质性特征；S5结合光谱特征、空间相关性特征和空间异质性特征，构建特征集；基于特征集对假彩色影像进行目标地物提取。