[发明专利]一种遥感图像中区分煤矿区的煤堆和煤矸石区域的方法

摘要

本发明公开了一种遥感图像中区分煤矿区煤堆和煤矸石区域的方法。具体为首先对高分辨率遥感图像先进行区域分割，得到非规则对象；再利用决策树，对非规则对象依次进行水体区/非水体区、植被区/非植被区、居民区/非居民区、裸地/非裸地、煤矿区/非煤矿区的分类；然后利用LBP算子提取纹理特征从分类为煤矿区的非规则对象中区分出煤堆、煤矸石区域。本发明在结合决策树的基础上，逐层分类，为煤矿区提供一个初步的判决区域，利用K‑T变换，有效的将煤矿区提取出来，并利用LBP纹理算子，对煤矿区中的煤堆和煤矸石区域进行有效的区分。

主权项

一种遥感图像中区分煤矿区的煤堆和煤矸石区域的方法，其特征在于，包括下列步骤：S1：确定待处理的遥感图像中的煤矿区：S101：通过分水岭法对待处理的遥感图像进行图像分割，得到初始分割区域；再通过分形网络演化法对初始分割区域进行合并，得到所述遥感图像的图像块；S102：对步骤S101得到的图像块进行水体区、非水体区的分类处理：提取图像块的水体特征；将图像块的水体特征作为水体区SVM分类器的输入，得到各图像块关于水体区、非水体区的分类结果；其中水体区SVM分类器的训练数据为：带有第一类别标签的遥感图像的图像块的水体特征，所述第一类别标签包括水体区、非水体区；图像块的水体特征为：计算图像块的各像素点的归一化水体指数，由图像块所有像素点的归一化水体指数的均值得到图像块的水体特征，其中归一化水体指数GREEN表示绿波段光谱值，NIR表示近红外波段光谱值；S103：对分类结果为非水体区的图像块进行植被区、非植被区的分类处理：提取图像块的植被特征；将分类结果为非水体区的图像块的植被特征作为植被区SVM分类器的输入，得到各图像块关于植被区、非植被区的分类结果；其中植被区SVM分类器的训练数据为：带有第二类别标签的遥感图像的图像块的植被特征，所述第二类别标签包括植被区、非植被区；图像块的植被特征为：计算图像块的各像素点的归一化植被指数，由图像块所有像素点的归一化植被指数的均值得到图像块的植被特征，其中归一化植被指数NIR表示近红外波段光谱值，R表示红波段光谱值；S104：对分类结果为非植被区的图像块进行居民区、非居民区的分类处理：提取图像块的居民区特征；将分类结果为非植被区的图像块的居民区特征作为居民区SVM分类器的输入，得到各图像块关于居民区、非居民区的分类结果；其中居民区SVM分类器训练数据为：带有第三类别标签的遥感图像的图像块的植被特征，所述第三类别标签包括居民区、非居民区；图像块的居民区特征为：计算图像块的各像素点的红、绿、蓝三个波段的光谱值的方差δ，由图像块所有像素点的方差δ的均值得到图像块的居民区特征；S105：对分类结果为非居民区的图像块进行裸地、非裸地的分类处理：提取图像块的裸地特征；将分类结果为非居民区的图像块的裸地特征作为裸地SVM分类器的输入，得到各图像块关于裸地、非裸地的分类结果；其中裸地SVM分类器的训练数据为：带有第四类别标签的遥感图像的图像块的植被特征，所述第四类别标签包括裸地、非裸地；图像块的裸地特征为：计算图像块的各像素点的铁氧指数，由图像块所有像素点的铁氧指数的均值得到图像块的裸地特征，其中铁氧指数为：R表示遥感图像的红波段光谱值，GREEN表示遥感图像的绿波段光谱值；S106：对分类结果为非裸地的图像块进行煤矿区、非煤矿区的分类处理：提取图像块的煤矿区特征；将分类结果为非裸地的图像块的煤矿区特征作为煤矿区SVM分类器的输入，得到各图像块关于煤矿区、非煤矿区的分类结果；所述煤矿区SVM分类器的训练数据为：带有第五类别标签的遥感图像的图像块的植被特征，所述第五类别标签包括煤矿区、非煤矿区，其中煤矿区包括煤矸石区域、煤堆区域；图像块的煤矿区特征为：计算图像块的光谱特征A，对光谱特征A进行K‑T变换，得到变换后的光谱特征KT＝A*K，将KT作为图像块的煤矿区特征；其中图像块的光谱特征A包括图像块的蓝色波段光谱值、绿色波段光谱值、红色波段光谱值、近红外波段光谱值，各图像块的光谱值均为图像块的所有像素点的对应光谱值的均值；变换矩阵S2：对分类结果为煤矿区的图像块进行煤矸石区域、煤堆区域的分类处理：提取图像块的纹理特征；将分类结果为煤矿区的图像块的纹理特征作为第二煤矿区SVM分类器的输入，得到各图像块关于煤矸石区域、煤堆区域的分类结果；所述第二煤矿区SVM分类器的训练数据为：带有第六类别标签的遥感图像的图像块的纹理特征，所述第六类别标签包括煤矸石区域、煤堆区域。