一种山地地貌遥感提取方法技术

本发明专利技术公开了一种山地地貌遥感提取方法包括：S1：获取研究区高分辨率遥感影像和数字高程数据；S2：遥感数据预处理；S3、地貌单元边界提取与优化；S4：提取各地貌单元特征要素；S5：根据特征要素判别地貌单元属性；S6：地貌单元聚类分析。通过该方法，能够实现利用遥感技术划分山地地貌，有效减少大量山区地貌外业调查的工作量，并能够减少地貌错分问题。

A remote sensing method for remote sensing of mountain terrain

【技术实现步骤摘要】
一种山地地貌遥感提取方法
本专利技术涉及工程地质勘察领域，特别是涉及一种山地地貌遥感提取方法。
技术介绍
地貌调查是铁路工程地质勘察不可少的一个内容，在进行地层岩性、地质构造、不良地质、水文地质单元等调查时，往往先从地貌调查开始。根据地貌形态判断地层岩性、地质构造、不良地质等的类别、性质和分布规律，是一种有效又普遍应用的方法。同时，地貌也是水文地质单元划分的基础。传统的地貌划分方法是通过地面调查或地形图调查为手段进行的，在山区地貌调查中困难重重。近些年，出现了基于地形数据的地貌划分方法，但无遥感影像信息，缺乏对真实地物纹理、界线和相互联系等的认识，存在错分的问题。
技术实现思路
针对现有技术进行山区地貌划分中存在的问题，本专利技术提供一种山地地貌遥感提取方法，能够实现利用遥感技术划分山地地貌，有效减少大量山区地貌外业调查工作量，并能够减少地貌错分问题。为此，本专利技术采取以下技术方案：一种山地地貌遥感提取方法，包括以下步骤：S1，获取研究区的高分辨率遥感影像和数字高程数据；S2，数据预处理：对步骤S1获取的遥感影像进行处理，利用获取的数字高程数据建立数字高程模型，对数字高程模型和处理后的遥感影像进行严格配准；S3，地貌单元边界提取与优化：利用所述数字高程模型提取地貌单元边界，并利用遥感影像对边界进行优化；S4，提取各地貌单元的特征要素：计算各地貌单元的高程极值和起伏度；S5，根据所提取的特征要素判别地貌单元的属性：基于步骤S4得到的各个地貌单元的特征要素，依据山地地貌划分标准，判别各地貌单元的属性；S6，地貌单元聚类分析：对各地貌单元的属性进行检查，对相邻且具有相同属性的地貌单元进行聚类分析，得到山地地貌划分结果。在步骤S1中，所述遥感影像包括卫星影像和航空影像，所述遥感影像的成像分辨率≥3m，优选的是，所述遥感影像为分辨率为2.5m的SPOT5和ALOS卫星影像、分辨率为2.1m的资源三号卫星影像以及分辨率更高的卫星遥感影像及数码航摄影像，所述卫星遥感影像带有有理函数传感器模型(RPC)参数。在步骤S1中，所述数字高程数据包括大比例尺地形图上的等高线数据、高分辨率卫星影像立体像对数据、机载激光雷达获取的高程数据，所述机载激光雷达获取的数据带有姿态定位参数，所述姿态定位参数包括全球定位(GPS)参数和惯性测量单元(IMU)参数。所述对步骤S1获取的遥感影像进行处理包括：利用遥感图像处理软件对步骤S1获取的遥感影像进行辐射校正、波段组合、几何精校正、分辨率融合和镶嵌处理。所述步骤S2中，建立数字高程模型(DEM)的途径包括：a)通过大比例尺地形图上的等高线数据建立数字高程模型；b)利用高分辨率卫星影像立体像对提取的高程数据建立数字高程模型；c)利用LIDAR获取的高程数据建立数字高程模型。在步骤S3中：所述地貌单元边界提取的方法为：首先，将步骤S2获得的DEM进行地形倒置，地形倒置后，实际的山地变为盆地，实际山地边界变为盆地边缘；之后，将地形倒置后的DEM发送到地理信息软件，利用水淹分析提取盆地边缘线，得到各地貌单元边界线；所述地貌单元边界优化的方法为：将得到的各地貌单元边界线与步骤S2得到的处理后的遥感影像发送到地理信息系统，进行叠加分析，利用遥感影像检查和优化各地貌单元边界线位置，完成各地貌单元边界线优化；所述地貌单元边界线优化包括：利用遥感影像检查边界线，调整局部边界线，使其位于两个山体中间，检查时候如果存在没有闭合的边界线，则依据遥感影像中山体的走向对没有闭合的边界线进行连通处理。所述地貌单元分割的方法为：基于优化后的各地貌单元边界线，对步骤S2得到的DEM进行分割，得到各个地貌单元。在步骤S4中，将步骤S3得到的各个地貌单元发送到地理信息系统，进行空间统计分析，分别提取各个地貌单元的特征要素，具体为：提取单个地貌单元高程的最大值H高和最小值H低，二者组成该单元的高程极值，所述高程最大值和最小值的差值即为该单元的起伏度|H|，以此类推，计算所有地貌单元的高程极值和起伏度，得到各个地貌单元的特征要素。在步骤S5中，基于步骤S4得到的各个地貌单元的特征要素，依据山地地貌划分标准，对步骤S3得到的地貌单元进行进行一级属性判别，划分大类；在此基础上，对地貌单元进行二级属性判别，划分亚类，得到全部地貌单元的属性。所述进行一级属性判别的方法为：H低﹥5000划分为极高山；H低﹥3500，H高≦5000划分为高山；H低﹥1000，H高≦3500划分为中山；H低﹥500，H高≦1000划分为低山；H高≦500划分为丘陵；进行二级属性判别的方法为：在H低﹥3500，H高≦5000划分为高山的地貌单元中，进一步判别起伏度值，若|H|﹥1000，则划分为高山；若500﹤|H|≦1000，则划分为中高山；若200﹤|H|≦500，则划分为低高山；在H低﹥1000，H高≦3500划分为中山的地貌单元中，若|H|﹥1000，则划分为高中山；若500﹤|H|≦1000，则划分为中山；若200﹤|H|≦500，则划分为低中山；在H低﹥500，H高≦1000划分为低山的地貌单元中，若500﹤|H|≦1000，则划分为中低山；若200﹤|H|≦500，则划分为低山；在H高≦500划分为丘陵的地貌单元中，若50﹤|H|≦200，则划分为丘陵。在步骤S6中：进行地貌单元聚类分析的方法为：对各地貌单元属性进行检查，对相邻且具有相同属性的地貌单元进行聚类分析，得到山地地貌划分结果；将步骤S5得到的带有属性的地貌单元发送至地理信息系统，对相邻且具有相同属性的地貌单元进行聚类分析，合并相邻且具有相同属性的地貌单元，作为一个新的地貌单元，以此类推，直至对所有相邻且具有相同属性的地貌单元进行合并，从而得到山地地貌划分结果。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术利用获取的工程区高分辨率遥感影像和数字高程数据对遥感图像进行处理，利用数字高程数据建立数字高程模型(DEM)，并与处理后的遥感图像进行精确配准，利用DEM提取地貌单元边界，并利用遥感图像对边界进行优化，提取各个地貌单元的高程和起伏度等特征要素，依据特征要素判别各个地貌单元属性，进一步进行聚类分析，得到山地地貌划分结果。通过该方法，能够实现利用遥感技术划分山地地貌，有效减少大量山区地貌外业调查的工作量，并能够减少地貌错分问题，具有很大的实际应用价值。附图说明图1为本专利技术的山地地貌遥感提取方法的流程图；图2为本专利技术中地形倒置前后的剖面示例图。其中：A为实际地形剖面，B为倒置后地形剖面。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术的山地地貌遥感提取方法做进一步说明。实施例一：如图1所示，一种山地地貌遥感提取方法包括：S1：获取研究区高分辨率遥感影像和数字高程数据；S2：遥感数据预处理；S3、地貌单元边界提取与优化；S4：提取各地貌单元特征要素；S5：根据特征要素判别地貌单元属性；S6：地貌单元聚类分析。具体实施步骤如下：S1、获取研究区高分辨率遥感影像和数字高程数据：1)获取研究区成像分辨率高于3m的遥感影像，如分辨率为2.5m的SPOT5和ALOS卫星影像、分辨率为2.1m的资源三号卫星影像以及分辨率更高的卫星影像及数码航摄影像等，卫星遥感影像应带有有理函数传感器模型(RPC)参数。2)获取研究区的高精度本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种山地地貌遥感提取方法，包括以下步骤：S1，获取研究区的高分辨率遥感影像和数字高程数据；S2，数据预处理：对步骤S1获取的遥感影像进行处理，利用获取的数字高程数据建立数字高程模型，对数字高程模型和处理后的遥感影像进行严格配准；S3，地貌单元边界提取与优化：利用所述数字高程模型提取地貌单元边界，并利用遥感影像对边界进行优化；S4，提取各地貌单元的特征要素：计算各地貌单元的高程极值和起伏度；S5，根据所提取的特征要素判别地貌单元的属性：基于步骤S4得到的各个地貌单元的特征要素，依据山地地貌划分标准，判别各地貌单元的属性；S6，地貌单元聚类分析：对各地貌单元的属性进行检查，对相邻且具有相同属性的地貌单元进行聚类分析，得到山地地貌划分结果。

【技术特征摘要】
1.一种山地地貌遥感提取方法，包括以下步骤：S1，获取研究区的高分辨率遥感影像和数字高程数据；S2，数据预处理：对步骤S1获取的遥感影像进行处理，利用获取的数字高程数据建立数字高程模型，对数字高程模型和处理后的遥感影像进行严格配准；S3，地貌单元边界提取与优化：利用所述数字高程模型提取地貌单元边界，并利用遥感影像对边界进行优化；S4，提取各地貌单元的特征要素：计算各地貌单元的高程极值和起伏度；S5，根据所提取的特征要素判别地貌单元的属性：基于步骤S4得到的各个地貌单元的特征要素，依据山地地貌划分标准，判别各地貌单元的属性；S6，地貌单元聚类分析：对各地貌单元的属性进行检查，对相邻且具有相同属性的地貌单元进行聚类分析，得到山地地貌划分结果。2.根据权利要求1所述的山地地貌遥感提取方法，其特征在于：步骤S1中，所述遥感影像包括卫星影像和航空影像，所述遥感影像的成像分辨率≥3m，优选的是，所述遥感影像为分辨率为2.5m的SPOT5和ALOS卫星影像、分辨率为2.1m的资源三号卫星影像以及分辨率更高的卫星遥感影像及数码航摄影像，所述卫星遥感影像带有有理函数传感器模型(RPC)参数。3.根据权利要求1所述的山地地貌遥感提取方法，其特征在于：步骤S1中，所述数字高程数据包括大比例尺地形图上的等高线数据、高分辨率卫星影像立体像对数据、机载激光雷达获取的高程数据，所述机载激光雷达获取的数据带有姿态定位参数，所述姿态定位参数包括全球定位(GPS)参数和惯性测量单元(IMU)参数。4.根据权利要求1所述的山地地貌遥感提取方法，其特征在于，所述对步骤S1获取的遥感影像进行处理包括：利用遥感图像处理软件对步骤S1获取的遥感影像进行辐射校正、波段组合、几何精校正、分辨率融合和镶嵌处理。5.根据权利要求1所述的山地地貌遥感提取方法，其特征在于：步骤S2中，建立数字高程模型(DEM)的途径包括：a)通过大比例尺地形图上的等高线数据建立数字高程模型；b)利用高分辨率卫星影像立体像对提取的高程数据建立数字高程模型；c)利用LIDAR获取的高程数据建立数字高程模型。6.根据权利要求1所述的山地地貌遥感提取方法，其特征在于：步骤S3中，所述地貌单元边界提取的方法为：首先，将步骤S2获得的DEM进行地形倒置，地形倒置后，实际的山地变为盆地，实际山地边界变为盆地边缘；之后，将地形倒置后的DEM发送到地理信息软件，利用水淹分析提取盆地边缘线，得到各地貌单元边界线；所述地貌单元边界优化的方法为：将得到的各地貌单元边界线与步骤S2得到的处理后的遥感影像发送到地理信息系统，进行叠加分析，利用遥感影像检查和优化各地貌单元边界线位置，完成各地貌单元边界...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘桂卫，李国和，乔平，陈则连，郭晓亮，邓继伟，周勇军，
申请(专利权)人：中国铁路设计集团有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12