【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然资源遥感影像图斑提取，特别涉及一种自然资源监测图斑的采集方法及系统。
技术介绍
1、自然资源监测任务中遥感影像数据十分重要，是林业、农业、水资源、建筑、交通、城市规划、灾害应急等不同领域服务的重要基础支撑。然而由于遥感影像监测领域样本采集工作中的样本种类和样本量越发丰富，先前的人工目视圈选的作业模式消耗大量人力物力且效率低，不同作业人员标准差异大，为改善现状，提高效率，形成专业化智能化的工作流程。近年来，一些学者通过复杂的数学模型，机器学习以及人工智能深度学习手段对自然监测领域的地物进行分类识别，促进了遥感影像监测领域样本采集工作的壮大。但少有对流程中样本采集工作进行优化的实用方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种自然资源监测图斑的采集方法及系统，用以在影像图斑采集上作优化，以提高用户采集工作的效率。
2、为了达到上述目的，本专利技术的技术方案有：
3、一方面，本专利技术的一种自然资源监测图斑的采集方法，包括如下步骤：
4、s1、获取待处理的遥感影像，并对遥感影像切片进行预处理并获得多个遥感影像切片，并将多个遥感影像切片输入至交互设备进行显示；
5、s2、对预处理后的遥感影像切片采用交互式样本勾绘获得影像图斑，具体的：基于人工交互操作在遥感影像中选取多个正样本点，以获得遥感影像中正样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据正样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像分割，进而获得正样本影像识别范围；在遥感影像中
6、s3、根据对多个遥感影像切片对应的影像图斑进行标签和命名后，获得图斑采集结果。
7、进一步的，所述步骤s1具体包括：
8、获取待处理的遥感影像；
9、对遥感影像按照设定大小进行切片分割出多个遥感影像切片，其中相邻的两个遥感影像切片之间具有局部重叠区域；
10、将多个遥感影像切片输入至交互设备进行显示，在交互设备中对遥感影像切片进行勾绘操作。
11、进一步的，在所述步骤s2中，所述基于人工交互操作在遥感影像切片中选取多个正样本点，以获得遥感影像切片中正样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据正样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像切片分割，进而获得正样本影像识别范围；在遥感影像中选取多个负样本点，以获得遥感影像中负样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据负样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像切片分割，进而获得负样本影像识别范围，具体包括：
12、在遥感影像中选择多个正样本点，该正样本点作为遥感影像切片中目标地类的典型特征，以及在遥感影像中选择多个负样本点，所述负样本点代表遥感影像中非目标地类的典型特征；
13、采集遥感影像中正样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据正样本点的遥感影像多波段特征按照图像语义分割模型进行遥感影像切片分割，并获得当前遥感影像切片对应的图像分割结果，识别出包含正样本点的区域，即获得正样本影像识别范围；
14、采集遥感影像切片中负样本点对应的遥感影像多波段特征，在图像分割结果中，排除包含负样本点的区域，即获得负样本影像识别范围。
15、进一步的，在所述步骤s2中，所述根据正样本影像识别范围以及负样本影像识别范围勾绘获得遥感影像切片对应的影像图斑，具体包括：
16、以正样本影像识别范围和负样本影像识别范围为基准，采用图像语义分割模型，对每个正样本点和每个负样本点按照约定的范围进行范围去除；
17、在完成范围去除操作后生成影像图斑。
18、进一步的，所述步骤s3具体包括：
19、根据生成的影像图斑，对影像图斑进行标签以及命名并输出为矢量成果；
20、对每个影像图斑对应的矢量成果进行同类矢量合并，并获得图斑采集结果。
21、进一步的，所述根据生成的影像图斑，对影像图斑进行标签以及命名并输出为矢量成果，具体包括：
22、构建以下模型，采用图斑像素位置转为矢量方法获得矢量成果：
23、lonperpixel＝lonboundary
24、widthimg
25、latperpixel＝latboundary
26、heightimg
27、longitude＝lon0+xshift*lonperpixel
28、latitude＝lat0+yshift*latperpixel
29、其中lonboundary为影像所占经度范围；latboundary为影像所占纬度范围；widthimg与heightimg分别为影像宽度与高度，单位为pixel；lon0与lat0分别为影像左上角点经纬度；xshift与yshift为点(x,y)相对于左上角点的水平和竖直偏移量，单位为pixel。
30、二方面，提供了一种自然资源监测图斑的采集系统，包括：
31、遥感图像交互获取单元，所述遥感图像交互获取单元用于获取待处理的遥感影像，并对遥感影像切片进行预处理并获得多个遥感影像切片，并将多个遥感影像切片输入至交互设备进行显示；
32、遥感图像勾绘处理单元，所述遥感图像勾绘处理单元用于对预处理后的遥感影像切片采用交互式样本勾绘获得影像图斑，具体的：基于人工交互操作在遥感影像切片中选取多个正样本点，以获得遥感影像中正样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据正样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像切片分割，进而获得正样本影像识别范围；在遥感影像切片中选取多个负样本点，以获得遥感影像切片中负样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据负样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像切片分割，进而获得负样本影像识别范围；根据正样本影像识别范围以及负样本影像识别范围勾绘获得遥感影像切片对应的影像图斑；
33、遥感图像处理输出单元，所述遥感图像处理输出单元用于根据对多个遥感影像切片对应的影像图斑进行标签和命名后，获得图斑采集结果。
34、三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如如上述的采集方法的步骤。
35、四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的采集方法的步骤。
36、为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本专利技术。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种自然资源监测图斑的采集方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的采集方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的采集方法，其特征在于：在所述步骤S2中，所述基于人工交互操作在遥感影像切片中选取多个正样本点，以获得遥感影像切片中正样本点对应的遥感影像切片多波段特征，并根据正样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像切片分割，进而获得正样本影像识别范围；在遥感影像中选取多个负样本点，以获得遥感影像中负样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据负样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像分割，进而获得负样本影像识别范围，具体包括：
4.根据权利要求3所述的采集方法，其特征在于：在所述步骤S2中，所述根据正样本影像识别范围以及负样本影像识别范围勾绘获得遥感影像对应的影像图斑，具体包括：
5.根据权利要求4所述的采集方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
6.根据权利要求5所述的采集方法，其特征在于，所述根据生成的影像图斑，对影像图斑进行标签以及命名并输出为矢量成果，具体包括：
7.
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一所述的采集方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一所述的采集方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种自然资源监测图斑的采集方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的采集方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的采集方法，其特征在于：在所述步骤s2中，所述基于人工交互操作在遥感影像切片中选取多个正样本点，以获得遥感影像切片中正样本点对应的遥感影像切片多波段特征，并根据正样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像切片分割，进而获得正样本影像识别范围；在遥感影像中选取多个负样本点，以获得遥感影像中负样本点对应的遥感影像多波段特征，并根据负样本点的遥感影像多波段特征进行遥感影像分割，进而获得负样本影像识别范围，具体包括：
4.根据权利要求3所述的采集方法，其特征在于：在所述步骤s2中，所述根据正样本影像识别范围以及负样本影像识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：李炘妍，常中兵，宋肖峰，朱紫阳，郑华健，骆杰轩，许伟杰，石晓春，汪嘉霖，段宏山，王斌，王荣浩，吴嘉哲，
申请(专利权)人：广东省国土资源测绘院，
类型：发明
国别省市：
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