【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感数据处理,具体地说是一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法。
技术介绍
1、长江流域水工程众多，其中最重要的为三峡、乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝和葛洲坝六座巨型水库电站，六大巨型水库组成长江流域核心梯级水库群具有防洪、发电、航运、水资源利用等巨大的综合效益，在长江治理开发和我国现代化建设中具有极其重要的战略地位。随着经济社会发展，沿江城镇居民数量不断增加，岸线的利用程度也不断增加，部分江段存在侵占库容等问题，影响库岸稳定，对梯级水库的安全运行带来不利影响，同时对生态环境有消极作用。目前对长江流域梯级水库群岸线的管理主要以重要河段、重要时段的人工巡查为主，难以全面、有效地掌握岸线占用现状，难以及时有效跟踪岸线变化。遥感具有监测范围大、周期性、成本低、信息丰富、受地面条件限制小等优势，可以有效解决传统地面勘测耗费大量人力物力的问题，非常适用于长江流域梯级水库群岸线变化监测。哨兵2号(sentinel-2)是欧洲空间局哥白尼计划中的一项地球观测任务，目前包含a星(sentinel-2a)与b星(sentinel-2b)，卫星高度为786km，其搭载了具有13个波段的msi成像传感器，覆盖了可见光波段至短波红外波段，幅宽达290千米，分辨率分别为10m、20m、30m，一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天。哨兵数据具有空间分辨率高，重复周期短，覆盖波长范围广等特点，并于2016年起对全球进行免费开放，是目前应用最为广泛的卫星遥感数据源之一。
2、因此,本申请提出一种基于遥感影
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有方法的不足,提供了一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法，基于sentinel-2卫星遥感数据研究构建一种水体信息快速识别提取模型，实现水域、岸线的高精度快速获取，可全面、高效地掌握长江流域梯级水库群干支流岸线的占用现状，进一步通过周期监测可及时发现岸线及库容变化情况，能够为水库群安全高效运行提供技术支撑。
2、为了达到上述目的,本专利技术提供一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法，包括以下步骤:
3、s1,获取sentinel-2-多光谱卫星遥感影像，对原始遥感数据进行预处理以获取地表反射率影像，通过计算改进型归一化水体指数mndwi来提取水体特征，获得水体特征栅格影像数据；
4、s2,对水体特征栅格影像数据进行二值化处理，实现水体的分割提取，获取水体区域栅格影像数据；
5、s3以所述水体区域栅格影像数据为输入，对水体区域进行边缘填补、平滑，消除背景噪声，获取优化后的水体区域栅格影像数据；
6、s4,对所述优化后的水体区域栅格影像数据进行边缘检测，获取水体边界栅格影像数据，对水体边界栅格影像数据提取矢量获取河岸线数据。
7、s5,构建水体信息识别提取模型，实现水域、岸线水体要素的高精度提取。
8、s1步骤具体为：
9、获取sentinel-2-多光谱卫星遥感影像，进行辐射校正和几何校正已获取地表反射率影像；
10、通过上述地表反射率影像中的绿波段和短波红外波段影像计算改进型归一化水体指数(mndwi)，获取水体特征影像栅格数据，mdnwi的计算公式如下：
11、mndwi＝(ρgreen-ρmir)/(ρgreen+ρmir)
12、式中，ρgreen为绿波段反射率影像，ρmir为短波红外反射率影像。
13、s2步骤具体为：
14、对水体特征影像栅格数据进行二值化分割，获取水体区域栅格影像数据，具体包括；
15、将分割阈值设置为n，当水体特征影像栅格数据像元值大于该阈值n时标记为水体且设定像元值为1，当像元值小于该阈值n时标记为非水体且设定像元值为0；
16、其中，阈值n通过大津阈值法确定，具体包括：
17、将水体特征影像栅格数据转换为灰度图像；
18、计算灰度图像的直方图并统计每个灰度级别的像素数量；
19、将直方图归一化，将每个灰度级别的像素数量除以总像素数量，获取各个灰度级别的像素概率分布；
20、对于每个可能的阈值n即从0到最大灰度级别将灰度图像元分为两类,通过以下公式计算分割后两个类别之间的方差；
21、σ2＝(w0-w1)/(μ0+μ1)2
22、其中，w0和w1分别为类别0和类别1的像素概率之和，μ0和μ1分别为类别0和类别1的平均灰度值；
23、选择类间方差最大时对应的阈值作为最佳阈值n。
24、s3步骤具体为：
25、针对二值化分割后的水体区域存在边缘不连续、破碎程度较高等问题，以所述水体区域栅格影像数据为输入，使用图像形态学处理方法对水体区域进行边缘填补、平滑，具体包括：默认使用大小为3×3的矩形结构元对水体区域栅格影像数据进行闭运算操作；
26、针对二值化分割后的水体区域背景噪声较多等问题，以上述经过闭运算后的栅格影像数据为输入，使用连通域标记算法消除背景噪声，具体包括：使用连通域标记算法标记栅格数据中的所有连通域并统计各个连通域的像素个数，删除水体像元数量小于800的连通域，获取优化后的水体区域栅格影像数据。
27、s4步骤具体为：对优化后的水体区域栅格影像数据通过suzuki方法进行边缘检测以获取岸线栅格影像数据。
28、s5步骤为将本方法构建为模型并应用于其他水体岸线做提取。
29、一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法的载体,一种计算机设备包括存储器、处理器和计算机程序，用来进行基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取。
30、一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法的系统,设备终端与后台服务器通过网络连接，所述后台服务器用以处理遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法。
31、一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法的存储介质，所述存储介质通过可读写形式用以实现对于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法。
32、本专利技术的有益效果为：本专利技术基于哨兵二号卫星遥感数据提出了一种适用于长江流域梯级水库群干支流的水体信息识别提取模型，通过光谱指数模型mndwi来提取水体特征，通过大津阈值法设定阈值完成水体的分割识别，进一步利用图像形态学、连通域标记等方法实现去噪及水体区域边缘平滑处理，得到完整的水体分布数据，最后采用suzuki方法实现边缘检测完成岸线的识别和提取，简单、快速、自动地实现了长江干流和小本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述S1步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述S2步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述S3步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述S4步骤具体为：对优化后的水体区域栅格影像数据通过suzuki方法进行边缘检测以获取岸线栅格影像数据。
6.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述S5步骤为将本方法构建为模型并应用于其他水体岸线做提取。
7.一种如权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法的载体,其特征在于,一种计算机设备包括存储器、处理器和计算机程序，用来进行基于遥感影像的长江河库
8.一种如权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法的系统,其特征在于,设备终端与后台服务器通过网络连接，所述后台服务器用以处理遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法。
9.一种如权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法的存储介质，其特征在于，所述存储介质通过可读写形式用以实现对于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述s1步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述s2步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述s3步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水体要素快速识别与提取方法,其特征在于,所述s4步骤具体为：对优化后的水体区域栅格影像数据通过suzuki方法进行边缘检测以获取岸线栅格影像数据。
6.根据权利要求1所述的基于遥感影像的长江河库水...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖周伟，范向军，向大享，骆国辉，向波，黄宇波，陈喆，杨霞，卢露，吴晓，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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