【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维图像处理，尤其涉及一种遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统及方法。
技术介绍
1、三维图像处理
涉及从二维图像或图像序列中生成、处理和分析三维数据的方法和系统，领域的核心技术包括三维重建、视差图计算、立体匹配和深度估计，通过使用先进的算法和计算技术，三维图像处理能够为虚拟现实、游戏开发、电影制作以及工业和医学应用提供精确的三维视觉表示，此技术特别重要的是其能够处理和解析来自多种传感器（如立体相机、激光扫描仪、雷达）的数据，进而创建详尽的三维模型和地形图。
2、其中，遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统是一种专门设计用于从遥感数据中提取地形特征的高级系统，主题的核心是利用遥感技术，如卫星图像和航空摄影，通过三维图像处理技术精确地测绘地表。系统的主要用途包括环境监控、城市规划、灾害管理和地理信息系统（gis）的更新，这种系统通过提供高精度和高分辨率的地形信息，使得决策者能够更好地理解地表状况和地形变化，从而在各种应用领域中做出更为明智的决策。
3、现有技术虽然能够支持多种传感器数据的解析和三维模型的创建，但在处理快速变化的地形数据时，其参数更新和状态预测通常不够灵活，导致在灾害发生后的紧急情况下，数据处理和更新不够及时。现有技术在从遥感数据中提取地形特征时，依赖于静态的算法和模型，缺乏对地形变化动态监控的能力，这种静态的处理方式难以适应环境变化频繁和数据更新速度要求高的实际应用场景。例如，在城市规划和灾害管理中，对地形数据的即时解析和准确预测是极为关键的，现有技术未能提供足够的支持，导
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统包括：
3、地形状态定义模块基于卫星遥感图像，识别正常、预警、灾害后地形状态，关联每个状态与地形特征集合，得到状态定义数据，并初始化隐马尔可夫模型，设定初始状态分布，得到初始化概率矩阵；
4、地形动态概率模型模块基于所述初始化概率矩阵，捕捉新遥感图像，通过地形特征数据，计算状态转移与观测概率，生成动态概率模型，使用所述动态概率模型，更新隐马尔可夫模型的参数，获取更新后的模型参数；
5、地形变化序列解码模块基于所述更新后的模型参数，应用维特比算法处理连续的观测数据，识别地形状态变化序列，生成状态变化结果，根据所述状态变化结果，预测未来时间段内的地形变化趋势，得到地形预测分析结果；
6、三维地形特征边界提取模块基于所述地形预测分析结果，进行遥感图像的深度学习训练，对地形特征进行语义分割，生成地形特征区分框架，应用所述地形特征区分框架，提取地形特征边界，获取三维地形特征边界提取数据。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述初始化概率矩阵的获取步骤具体为：
8、基于卫星遥感图像，识别地形状态，关联地形特征集合与每个状态，使用公式：
9、
10、得到状态定义数据，其中，是第个状态的特征矩阵，是第个状态的地形特征权重，表示状态定义数据，表示总地形状态数量；
11、使用所述状态定义数据，并初始化隐马尔可夫模型，设定初始状态分布，应用公式：
12、
13、生成初始化状态概率，其中，表示初始化状态概率，表示规范化常数，表示调节参数，表示状态定义数据；
14、根据所述初始化状态概率，构建概率矩阵，计算平均化处理后的概率矩阵，采用公式：
15、
16、生成初始化概率矩阵，其中，表示初始化概率矩阵，从第个状态的初始化状态概率，是状态总数量。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述动态概率模型的获取步骤具体为：
18、基于所述初始化概率矩阵，捕捉新遥感图像，通过地形特征数据，应用公式：
19、
20、生成初始状态转移概率，其中，表示初始状态转移概率，表示第个状态的地形特征数据，表示初始化概率矩阵，表示调整参数；
21、基于所述初始状态转移概率，利用新遥感图像数据更新区域特征信息，将更新的特征信息与转移概率矩阵结合，采用公式：
22、
23、获取初始观测概率，其中，表示初始观测概率，表示初始状态转移概率，表示遥感图像数据，表示归一化因子；
24、结合所述初始观测概率与初始状态转移概率，进行归一化处理，强化模型对状态概率的响应，使用公式：
25、
26、生成动态概率模型，其中，表示动态概率模型，表示初始观测概率，表示初始状态转移概率。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述更新后的模型参数的获取步骤具体为：
28、根据所述动态概率模型，更新隐马尔可夫模型的状态转移概率，参照模型的复杂性和适应性，使用公式：
29、
30、生成更新后的状态转移概率，其中，表示动态概率模型，代表调整系数，为归一化常数，为更新后的状态转移概率；
31、结合所述更新后的状态转移概率和当前遥感数据，更新所述初始观测概率，运用公式：
32、
33、得到更新后的观测概率，其中，为更新后的状态转移概率，为新的遥感数据，和为调整参数，为更新后的观测概率；
34、结合所述更新后的观测概率和更新后的状态转移概率，重新估计模型参数，使用公式：
35、
36、得到更新后的模型参数，其中，和分别是更新后的状态转移概率和观测概率，表示状态转移参数的权重，表示观测参数的权重，是归一化系数，表示更新后的模型参数。
37、作为本专利技术的进一步方案，所述状态变化结果的获取步骤具体为：
38、根据所述更新后的模型参数，利用维特比算法处理观测数据，结合观测数据和更新后的参数，采用公式：
39、
40、生成初始路径概率，其中，为更新后的模型参数，为观测数据，为初始化路径概率；
41、基于所述初始路径概率，通过每个时间点捕捉观测数据，并根据当前的状态转移概率和观测概率，逐步计算并更新多个时间点的路径概率，应用公式：
42、
43、得到更新的路径概率，其中，为前一时间点的路径概率，为时间点的模型参数，为归一化常数，为更新的路径概率；
44、基于所述更新的路径概率，根据维特比算法中计算的最优路径概率，确定状态变化序列，使用公式：
45、
46、通过选择概率高的路径，确定状态变化结果，其中，为状态变化结果，为更新的路径概率。
47、作为本专利技术的进一步方案，所述地形预测分析结果的获取步骤具体为：
48、根据所述状态变化结果，监测数据提供每个地形单元的历史高度变化信息，通过公式：
49、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述初始化概率矩阵的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述动态概率模型的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述更新后的模型参数的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述状态变化结果的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述地形预测分析结果的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述三维地形特征边界提取数据的获取步骤具体为：
8.一种遥感测绘三维地形特征的高精度提取方法，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统执行，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述初始化概率矩阵的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述动态概率模型的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的遥感测绘三维地形特征的高精度提取系统，其特征在于，所述更新后的模型参数的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的遥感测绘三...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂梨平，陈哲，吴聪，崔萍，谭俊杰，李涛，彭勇，何海清，惠振阳，
申请(专利权)人：江西核工业测绘院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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