基于像素級sar影像時間序列相似性分析的水體提取方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種像素級SAR影像時間序列的水體提取方法，該方法首先，對SAR影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，經(jīng)過高精度匹配，構(gòu)建像素級SAR影像時間序列，生成時間序列文本數(shù)據(jù)；其次，采樣選取純凈水體像元和混合水體像元的時間序列，選取DTW作為時間序列的相似性度量，計算其DTW值作為最大閾值；然后計算所有像元的像素級SAR影像時間序列與純凈水體像元時間序列的DTW值，采用最大閾值方法分割SAR影像，獲取二值圖像；最后，采用8鄰域搜索方法對二值圖像進(jìn)行操作以提高水體識別精度。該方法能夠準(zhǔn)確提取穩(wěn)定的水資源分布范圍，提取結(jié)果不受山體陰影、雨季積水及部分植被的影響，能夠滿足水體制圖的要求。
【專利說明】基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種SAR影像的水體提取方法，特別是涉及一種利用像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]水資源是自然生態(tài)環(huán)境資源的重要組成部分，水資源的分布和供需狀況已經(jīng)成為評價一個國家或者地區(qū)綜合競爭力的重要指標(biāo)之一。遙感技術(shù)在水體分布提取方面得到了廣泛的應(yīng)用，如M0DIS、TM、SP0T等。在微波遙感領(lǐng)域，合成孔徑雷達(dá)(SAR)能夠不受日照和天氣條件的限制完成對地觀測任務(wù)，并對某些地物具有一定的穿透能力，具有多極化、多入射角、多模式、短重訪周期等特點，在水資源提取與監(jiān)測中具有獨特的優(yōu)勢。然而，由于SAR斜距成像的特點，山體陰影、雨季積水及部分植被嚴(yán)重影響了水體的提取精度。針對SAR影像水體目標(biāo)，學(xué)者們提出了很多提取方法，比如2006年，朱俊杰等在《水科學(xué)進(jìn)展》17卷第4期中發(fā)表“基于紋理與成像知識的高分辨率SAR圖像水體檢測”一文，綜合利用閾值法、小波紋理法和建筑物的SAR成像知識對水體進(jìn)行了檢測，實現(xiàn)了高分辨率SAR圖像的水體檢測；2008年，胡德勇等在《中國圖象圖形學(xué)報》13卷第2期中發(fā)表“單波段單極化SAR圖像水體和居民地信息提取方法研究” 一文，針對單波段單極化SAR影像，基于紋理分析方法提取水體及居民地目標(biāo)，并利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類；2009年，程明躍等在《計算機(jī)工程》35卷第2期中發(fā)表“基于模糊加權(quán)SVM的SAR圖像水體自動檢測” 一文，使用樹型小波方法對SAR圖像進(jìn)行紋理分析，有效地利用SAR圖像中的紋理信息，結(jié)合圖像中的灰度信息獲得判別水體的決策函數(shù)，通過該決策函數(shù)能夠檢測出圖像的水體區(qū)域；2010年，李景剛等在《自然災(zāi)害學(xué)報》19卷第3期中發(fā)表“ENVISAT衛(wèi)星先進(jìn)合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)水體提取研究一改進(jìn)的最大類間方差閾值法”一文，提出一種綜合考慮類間和類內(nèi)方差兩個因素的改進(jìn)的最大類間方差法，對ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提??；2011年，王棟等在《計算機(jī)工程與應(yīng)用》47卷第2期中發(fā)表“盲信號分離和序貫濾波的SAR影像水體提取”一文，針對SAR影像水體目標(biāo)的亮度及形狀分布特征，進(jìn)一步采用序列非線性濾波處理，從分離出的圖像分量中提取出水體目標(biāo)。
[0003]然而這些方法都存在以下缺點:(I)這些方法大多是針對單幅影像提取水體，無法去除雨季積水及部分植被(如水稻)的影響；(2)多時相的水體提取方法雖能夠在一定程度上克服以上影響，但還不夠徹底；(3)制圖要求中明確規(guī)定，湖泊、水庫等水體制圖應(yīng)以水涯線為準(zhǔn)，即一年中大部分時間平穩(wěn)的常水位，而以往的方法只能提取瞬時影像中的水體分布，無法提取常年穩(wěn)定的水體面積。因此這些方法無法準(zhǔn)確提取穩(wěn)定的水資源分布范圍，同時受山體陰影、雨季積水及部分植被的影響，提取結(jié)果尚不能滿足水體制圖的要求，無法應(yīng)用于大范圍區(qū)域水體分布的提取與制圖中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明解決的技術(shù)問題是:提出一種精度高的基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，該方法能夠準(zhǔn)確提取穩(wěn)定的水資源分布范圍，提取結(jié)果不受山體陰影、雨季積水及部分植被的影響，能夠滿足水體制圖的要求，從而可以應(yīng)用于大范圍區(qū)域水體分布的提取與制圖中。
[0005]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案是:一種基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，包括以下步驟:
[0006]第一步、對SAR影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，所述SAR影像數(shù)據(jù)集包含有N幅不同時相的SAR影像；
[0007]第二步、對SAR影像數(shù)據(jù)集的N幅SAR影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的SAR影像數(shù)據(jù)集；
[0008]第三步、針對坐標(biāo)值相同的SAR影像像元的后向散射系數(shù)，根據(jù)時間順序建立與坐標(biāo)值相關(guān)的像元后向散射系數(shù)時間序列；
[0009]第四步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取M個純凈水體像元，相應(yīng)的獲得M個純凈水體坐標(biāo)，對每幅SAR圖像中M個純凈水體坐標(biāo)位置的像元的后向散射系數(shù)求均值，得到SAR圖像集的N個純凈水體后向散射系數(shù)均值，根據(jù)時間順序建立純凈水體后向散射系數(shù)均值時間序列；
[0010]第五步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取K個水體邊緣像元，相應(yīng)的獲得K個水體邊緣坐標(biāo)，計算所述純凈水體后向散射系數(shù)均值時間序列與每個水體邊緣坐標(biāo)對應(yīng)的所述像元后向散射系數(shù)時間序列之間的DTW距離值，并將計算得到的K個DTW距離值作平均，得到用于劃分水體像元的最大閾值；
[0011]第六步、構(gòu)建與SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍相同的空白影像，第三步得到的像元后向散射系數(shù)時間序列與純凈水體后向散射系數(shù)均值時間序列之間的DTW距離值小于或等于所述最大閾值，則空白影像中相應(yīng)坐標(biāo)值的像元為水體像元；否則為非水體像元。
[0012]為了更精確的提取水體像元，在第六步完成之后可以去除水體內(nèi)的噪點。
[0013]作為優(yōu)選的方案，本發(fā)明提供了一種去除水體內(nèi)噪點的方法如下:
[0014]I)將第六步得到的影像中的水體像元設(shè)為1，非水體像元設(shè)為0，從而將SAR影像賦值為0-1 二值圖像，假設(shè)二值圖像為m行*n列，將二值影像四周擴(kuò)充至(m+1)行*(n+l)列，四周像元賦值為0，得到新的二值圖像；
[0015]2)選取3*3滑動窗口，從新的二值圖像左上角像元(1，I)開始，依次判斷滑動窗口中心點(i，j)的值，若該中心點(i，j)的八鄰域像素(i_l，j_l)、(i_l，j)、(i_l，j)、(i，j_l)、(i，j+1)、(i+1，j_l)、(i+l，j)、(i+1, j+1)均為 1，則將中心點像元(1，」)賦值為I ;
[0016]3)將所述滑動窗口按從左到右、從上到下順序移動到下一個像元，依次重復(fù)執(zhí)行步驟2)，直到全幅影像掃描一遍結(jié)束。
[0017]另外，本發(fā)明第一步中對SAR影像數(shù)據(jù)集的預(yù)處理包括影像的裁剪和拼接、元數(shù)據(jù)更新、輻射校正、幾何校正和地形校正。
[0018]作為優(yōu)選的方案，第二步中進(jìn)行幾何配準(zhǔn)的方法為:選取SAR影像數(shù)據(jù)集中任一幅SAR影像作為主影像，其他影像為從影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)。
[0019]作為優(yōu)選的方案，本發(fā)明中SAR影像中第i行第j列像元的后向散射系數(shù)
【權(quán)利要求】
1.一種基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，包括以下步驟: 第一步、對SAR影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，所述SAR影像數(shù)據(jù)集包含有N幅不同時相的SAR影像； 第二步、對SAR影像數(shù)據(jù)集的N幅SAR影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的SAR影像數(shù)據(jù)集; 第三步、針對坐標(biāo)值相同的SAR影像像元的后向散射系數(shù)，根據(jù)時間順序建立與坐標(biāo)值相關(guān)的像元后向散射系數(shù)時間序列； 第四步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取M個純凈水體像元，相應(yīng)的獲得M個純凈水體坐標(biāo)，對每幅SAR圖像中M個純凈水體坐標(biāo)位置的像元的后向散射系數(shù)求均值，得到SAR圖像集的N個純凈水體后向散射系數(shù)均值，根據(jù)時間順序建立純凈水體后向散射系數(shù)均值時間序列； 第五步、在SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍內(nèi)目視選取K個水體邊緣像元，相應(yīng)的獲得K個水體邊緣坐標(biāo)，計算所述純凈水體后向散射系數(shù)均值時間序列與每個水體邊緣坐標(biāo)對應(yīng)的所述像元后向散射系數(shù)時間序列之間的DTW距離值，并將計算得到的K個DTW距離值作平均，得到用于劃分水體像元的最大閾值； 第六步、構(gòu)建與SAR影像數(shù)據(jù)集的圖幅范圍相同的空白影像，第三步得到的像元后向散射系數(shù)時間序列與純凈水體后向散射系數(shù)均值時間序列之間的DTW距離值小于或等于所述最大閾值，則空白影像中相應(yīng)坐標(biāo)值的像元為水體像元；否則為非水體像元。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基.于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，其特征在于:第六步完成之后去除水體內(nèi)的噪點。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，其特征在于:去除水體內(nèi)噪點的方法如下: 1)將第六步得到的影像中的水體像元設(shè)為I，非水體像元設(shè)為O，從而將SAR影像賦值為0-1 二值圖像，假設(shè)二值圖像為m行*n列，將二值影像四周擴(kuò)充至(m+1)行* (n+1)列，四周像元賦值為0，得到新的二值圖像； 2)選取3*3滑動窗口，從新的二值圖像左上角像元(1，I)開始，依次判斷滑動窗口中心點(i，j)的值，若該中心點(i，j)的八鄰域像素(i_l，j_l)、(1-1，j)、(1-1，j)、(i，j_l)、(i，j+l)、(i+l，j-l)、(i+l，j)、(i+1, j+1)均為 1，則將中心點像元(1，」)賦值為 I ； 3)將所述滑動窗口按從左到右、從上到下順序移動到下一個像元，依次重復(fù)執(zhí)行步驟2)，直到全幅影像掃描一遍結(jié)束。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，其特征在于:所述第一步中，對SAR影像數(shù)據(jù)集的預(yù)處理包括影像的裁剪和拼接、元數(shù)據(jù)更新、輻射校正、幾何校正和地形校正。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，其特征在于，第二步中進(jìn)行幾何配準(zhǔn)的方法為:選取SAR影像數(shù)據(jù)集中任一幅SAR影像作為主影像，其他影像為從影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素級SAR影像時間序列相似性分析的水體提取方法，其特征在于:SAR影像中第i行第j列像元的后向散射系數(shù)
【文檔編號】G06K9/46GK103440489SQ201310423428
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年9月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月16日
【發(fā)明者】程亮, 李滿春, 杜培軍, 王亞飛, 鐘禮山, 馬磊, 陳振杰, 潘航, 姜鵬輝, 丁佳鵬 申請人:南京大學(xué)