本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，城市服務(wù)功能逐步向智慧城市方向發(fā)展，并對于城市的精細(xì)化管理提出更高的要求。數(shù)字城市乃至數(shù)字地球是智慧城市的信息基礎(chǔ)。遙感技術(shù)可快速直接獲取城市土地覆蓋，是為數(shù)字城市提供基礎(chǔ)信息的重要手段。

現(xiàn)有基于遙感的建成區(qū)快速提取方法，主要包括以下兩種：第一種方法為利用遙感影像不同波段構(gòu)建譜間關(guān)系式的方法(例如，采取波段差值特征)；第二種方法為構(gòu)建綜合指數(shù)法，以便排除其他地物干擾。例如采用建成區(qū)指數(shù)(BIs)，并結(jié)合包括植被指數(shù)(VIs)、水體指數(shù)(WIs)等在內(nèi)的其他地物提取遙感指數(shù)的綜合指數(shù)提取法。現(xiàn)有技術(shù)在利用上述指數(shù)方法提取建成區(qū)過程中，均需要面對閾值選取的問題?，F(xiàn)有技術(shù)通常采用固定閾值法，例如，以建成區(qū)指數(shù)(如：歸一化差異建成區(qū)指數(shù))是否大于0，作為判斷是否為建成區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)。然而不同的地理位置對應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)閾值不盡相同，當(dāng)固定閾值在實(shí)驗(yàn)區(qū)不適用的時候，現(xiàn)有技術(shù)依然會調(diào)整閾值，通過多次嘗試和比較，選取相對滿意的結(jié)果為止?；谏鲜鲈颍F(xiàn)有技術(shù)中閾值分割選取的人為主觀性明顯，且存在多次閾值調(diào)整也無法達(dá)到滿意效果的可能，結(jié)果偶然性較大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中閾值分割選取的人為主觀性明顯且結(jié)果偶然性較大的問題。

本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供了一種基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法，包括：

根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)；所述至少兩種地物提取遙感指數(shù)包括建成區(qū)指數(shù)；

獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍；

根據(jù)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值采用決策分類樹方法提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供了一種基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置，包括：

指數(shù)選擇模塊，用于根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)；所述至少兩種地物提取遙感指數(shù)包括建成區(qū)指數(shù)；

范圍確定模塊，用于獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍；

處理模塊，用于根據(jù)各種所述地物在各種所述遙感指數(shù)上的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值采用決策分類樹方法提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

本發(fā)明實(shí)施例相對于現(xiàn)有技術(shù)所具有的有益效果：本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)，然后獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，以及根據(jù)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值采用決策分類樹方法提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓，基于遙感影像在預(yù)設(shè)時期內(nèi)時間序列上的采樣及分析，取得建成區(qū)在至少兩種類型遙感指數(shù)上長期穩(wěn)定的光譜特性，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的取值范圍選取建成區(qū)地物提取遙感指數(shù)的最佳分割閾值，從而能夠快速從海量時間序列遙感影像中提取出建成區(qū)范圍，獲得更加準(zhǔn)確的提取結(jié)果。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值采用決策分類樹方法提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的處理模塊的結(jié)構(gòu)框圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置的示意框圖。

具體實(shí)施方式

以下描述中，為了說明而不是為了限定，提出了諸如特定系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、技術(shù)之類的具體細(xì)節(jié)，以便透徹理解本發(fā)明實(shí)施例。然而，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)清楚，在沒有這些具體細(xì)節(jié)的其它實(shí)施例中也可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。在其它情況中，省略對眾所周知的系統(tǒng)、裝置、電路以及方法的詳細(xì)說明，以免不必要的細(xì)節(jié)妨礙本發(fā)明的描述。

為了說明本發(fā)明所述的技術(shù)方案，下面通過具體實(shí)施例來進(jìn)行說明。

實(shí)施例一

圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一提供的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法的實(shí)現(xiàn)流程，詳述如下：

步驟S101，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)。

其中，所述至少兩種地物提取遙感指數(shù)包括建成區(qū)指數(shù)。具體的，考慮到僅僅利用單一地物提取遙感指數(shù)難以抑制低植被覆蓋度的裸地以及河海灘地等信息，造成混分和誤分，因此需要補(bǔ)充建成區(qū)指數(shù)之外的地物提取遙感指數(shù)以排除干擾。例如，植被指數(shù)和水體指數(shù)。

具體的，以研究區(qū)存在低植被覆蓋裸地以及河灘為例，選取多種地物提取遙感指數(shù)包括：歸一化差異建成區(qū)指數(shù)(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)、歸一化差異植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)。對應(yīng)的，地物類別包括建成區(qū)、植被和水體。需要說明的是，本步驟中只是為了示例性說明，并不以此為限。

通常情況下，應(yīng)選取歸一化差異建成區(qū)指數(shù)，然后可以在歸一化差異植被指數(shù)和改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)中選擇其中一個指數(shù)，或選擇兩個指數(shù)，從而減少植被覆蓋度低的裸地和/或河海灘地等信息對目標(biāo)建成區(qū)輪廓提取的干擾。

步驟S102，獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍。遙感信息這里包括遙感影像光譜信息對應(yīng)的DN值(Digital Number，像元亮度值)或者經(jīng)過初步處理得到的地物信息等。

本步驟中，選擇所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息中變化率小于預(yù)設(shè)值的地物作為采樣樣本，根據(jù)各種所述地物的采樣樣本，按照各種所述地物的類別和所述遙感信息獲取的時間，根據(jù)所述時間序列遙感信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出各種所述地物提取遙感指數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)不同時間上的取值范圍。該預(yù)設(shè)時間段可以為一年。即，可以根據(jù)所述時間序列遙感信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出各種所述地物提取遙感指數(shù)在一年時間內(nèi)不同時間上(例如每天、每月或每季度等)的取值范圍。

其中，可以根據(jù)預(yù)設(shè)時期內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的時間序列遙感信息，計算各種地物的建成區(qū)指數(shù)(例如NDBI)，然后得出建成區(qū)指數(shù)的取值范圍；可以根據(jù)預(yù)設(shè)時期內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的時間序列遙感信息，計算各種地物的植被指數(shù)(例如NDVI)，然后得出植被指數(shù)的取值范圍；可以根據(jù)預(yù)設(shè)時期內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的時間序列遙感信息，計算各種地物的水體指數(shù)(例如MNDWI)，然后得出水體指數(shù)的取值范圍。

另外，為了盡可能減少漏分錯誤，可以選擇各種地物提取遙感指數(shù)的取值范圍的最小值作為界值來確定劃分該類地物。例如，建成區(qū)在目標(biāo)區(qū)域近10年的NDBI指數(shù)取值在-0.3～0.3之間，則可以選擇-0.3作為界值來劃分建成區(qū)，以確保該地區(qū)建成區(qū)全部被提取出來。又例如，植被在目標(biāo)區(qū)域近10年的NDVI指數(shù)取值在0～0.85之間，則可以選擇0作為界值來劃分植被輪廓，以確保該地區(qū)植被全部被提取出來。

進(jìn)一步的，為避免異常值對結(jié)果影響，還可以分別用95％、5％分位數(shù)替代各種地物提取遙感指數(shù)的取值范圍的上限和下限進(jìn)行分析。

步驟S103，根據(jù)各中所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

本步驟中，所述至少兩種地物提取遙感指數(shù)包括建成區(qū)指數(shù)，還包括第一地物提取遙感指數(shù)和第二地物提取遙感指數(shù)中的至少一種。所述地物類別包括建成區(qū)，還包括了第一地物和第二地物中的至少一種。例如，第一地物提取遙感指數(shù)可以為植被指數(shù)，第二地物提取遙感指數(shù)可以為水體指數(shù)；第一地物可以為植被，第二地物可以為水體，但并不以此為限。

所述根據(jù)各個所述地物提取遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值具體可以為：

將建成區(qū)對應(yīng)的所述建成區(qū)指數(shù)的取值范圍中的最小值作為所述建成區(qū)指數(shù)的閾值。例如，建成區(qū)在目標(biāo)區(qū)域近10年的建成區(qū)指數(shù)取值在-0.3～0.3之間，則可以將-0.3作為建成區(qū)指數(shù)的閾值t1。

將所述建成區(qū)對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值和所述第二地物對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值之間的較大值作為所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值。其中，所述建成區(qū)對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)為根據(jù)所述遙感影像中的建成區(qū)數(shù)據(jù)計算得出的第一地物提取遙感指數(shù)。所述第二地物對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)為根據(jù)所述遙感影像中的第二地物數(shù)據(jù)計算得出的第一地物提取遙感指數(shù)。

例如，所述建成區(qū)對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍為Th1～Th2，所述第二地物對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍為Th3～Th4，則將Th2和Th4中的較大值作為第一地物提取遙感指數(shù)的閾值t2。從取值范圍重合情況來看，第二地物的第一地物提取遙感指數(shù)取值上限Th4是確保分成第一地物的下限，也即是說第一地物提取遙感指數(shù)大于Th4的地物一定是第一地物，則可以通過設(shè)定閾值為Th4將部分第一地物排除。

將所述建成區(qū)對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值和所述第一地物對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值之間的較大值作為所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值。其中，所述建成區(qū)對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)為根據(jù)所述遙感影像中的建成區(qū)數(shù)據(jù)計算得出的第二地物遙感提取指數(shù)。所述第一地物對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)為根據(jù)所述遙感影像中的第一地物數(shù)據(jù)計算得出的第二地物提取遙感指數(shù)。

例如，所述建成區(qū)對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍為Th5～Th6，所述第一地物對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍為Th7～Th8，則將Th6和Th8中的較大值作為第二地物提取遙感指數(shù)的閾值t3。從取值范圍重合情況來看，建成區(qū)的第二地物提取遙感指數(shù)取值上限Th6是確保分成第二地物的下限，也即是說第二地物提取遙感指數(shù)大于Th6的地物一定是第二地物，則可以通過設(shè)定閾值為Th6將部分第二地物排除。

參見圖2，一個實(shí)施例中，所述根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓可以通過以下過程實(shí)現(xiàn)：

步驟S201，根據(jù)所述建成區(qū)指數(shù)的閾值提取建成區(qū)斑塊。

例如，可以根據(jù)所述建成區(qū)指數(shù)的閾值t1從目標(biāo)區(qū)域的遙感影像中提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)斑塊。

步驟S202，根據(jù)所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值和所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值從所述建成區(qū)斑塊中刪除第一地物對應(yīng)的斑塊和第二地物對應(yīng)的斑塊，得到所述目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

本步驟中，可以根據(jù)所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值t2和所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值t3從步驟S201中得出的建成區(qū)斑塊中刪除第一地物的斑塊和第二地物的斑塊，得出所述建成區(qū)輪廓。

具體的，可以先根據(jù)所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值t2，從所述建成區(qū)斑塊中刪除第一地物的斑塊，生成優(yōu)化建成區(qū)斑塊。然后，再根據(jù)所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值t3，從所述優(yōu)化建成區(qū)斑塊中刪除第二地物的斑塊，生成所述建成區(qū)輪廓。

當(dāng)然，也可以先根據(jù)所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值t3，從所述建成區(qū)斑塊中刪除第二地物的斑塊，生成優(yōu)化建成區(qū)斑塊。然后，再根據(jù)所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值t2，從所述優(yōu)化建成區(qū)斑塊中刪除第一地物的斑塊，生成所述建成區(qū)輪廓。

優(yōu)選的，考慮到第一地物和第二地物的季節(jié)性變化，選擇第一地物提取遙感指數(shù)和第二地物提取遙感指數(shù)在所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的最大值，進(jìn)行第一地物或者第二地物的提取，從所述初步建成區(qū)輪廓在刪除第一地物的斑塊和第二地物的斑塊，以生成所述建成區(qū)輪廓。

另外，考慮到建成區(qū)覆蓋的特殊性，即通常情況下地表覆蓋一旦轉(zhuǎn)變?yōu)榻ǔ蓞^(qū)，則此后年份依然為建成區(qū)。因此，在步驟S103之后，所述基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法還可以包括：設(shè)定時態(tài)約束條件，對各個時相的建成區(qū)輪廓進(jìn)行修正。具體的，可以在步驟S202之后，定時態(tài)約束條件，對各個時相的建成區(qū)輪廓進(jìn)行修正。進(jìn)一步的，所述建成區(qū)提取方法還可以包括：根據(jù)歷史參考數(shù)據(jù)和地面樣點(diǎn)對所述建成區(qū)輪廓進(jìn)行精度驗(yàn)證。其中，歷史參考數(shù)據(jù)可以采取往年統(tǒng)計年鑒或者政府公布數(shù)據(jù)，對提取建成區(qū)面積進(jìn)行宏觀層面的比較驗(yàn)證。地面樣點(diǎn)則可以基于現(xiàn)有土地利用分類圖或者更高精度提取的建成區(qū)信息進(jìn)行評價。

將本發(fā)明實(shí)施例應(yīng)用到對深圳市近三十年城市快速發(fā)展過程的建成區(qū)的遙感檢測項(xiàng)目中，進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證表明本發(fā)明實(shí)施例能夠快速獲取合適的分割閾值，同時保證分類精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，從而證明本發(fā)明實(shí)施例方案的可行性，并且可以推廣到其他區(qū)域、以及其他地物的提取方案之中。

上述基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)，然后獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，以及根據(jù)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值采用決策分類樹方法提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓，基于遙感影像在預(yù)設(shè)時期內(nèi)時間序列上的采樣及分析，取得建成區(qū)在至少兩種類型遙感指數(shù)上長期穩(wěn)定的光譜特性，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的取值范圍選取建成區(qū)地物提取遙感指數(shù)的最佳分割閾值，從而能夠快速從海量時間序列遙感影像中提取出建成區(qū)范圍，獲得更加準(zhǔn)確的提取結(jié)果。

應(yīng)理解，上述實(shí)施例中各步驟的序號的大小并不意味著執(zhí)行順序的先后，各過程的執(zhí)行順序應(yīng)以其功能和內(nèi)在邏輯確定，而不應(yīng)對本發(fā)明實(shí)施例的實(shí)施過程構(gòu)成任何限定。

實(shí)施例二

對應(yīng)于上文實(shí)施例所述的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法，圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置的結(jié)構(gòu)框圖。為了便于說明，僅示出了與本實(shí)施例相關(guān)的部分。

參照圖3，該裝置包括：

指數(shù)選擇模塊301，用于根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)。所述至少兩種地物提取遙感指數(shù)包括建成區(qū)指數(shù)。

范圍確定模塊302，用于獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍。

處理模塊303，用于根據(jù)各個所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值采用決策分類樹方法提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

可選的，所述范圍確定模塊302可以具體用于：選擇所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的遙感信息中變化率小于預(yù)設(shè)值的地物作為采樣樣本，根據(jù)各種所述地物的采樣樣本，按照各種所述地物的類別和所述遙感信息獲取的時間，根據(jù)所述時間序列遙感信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出各種所述地物提取遙感指數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)不同時間上的取值范圍。

一個實(shí)施例中，所述兩種地物提取遙感指數(shù)還包括第一地物提取遙感指數(shù)和第二地物提取遙感指數(shù)中的至少一種。所述地物類別包括建成區(qū)以及第一地物和第二地物中的至少一種。參見圖4，所述處理模塊303可以包括閾值單元401。

所述閾值單元401，用于將建成區(qū)對應(yīng)的所述建成區(qū)指數(shù)的取值范圍中的最小值確定為所述建成區(qū)指數(shù)的閾值。所述歸一化差異建成區(qū)指數(shù)的閾值用于提取建成區(qū)。

所述閾值單元401，還用于比較所述建成區(qū)對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值和所述第二地物對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值的大小，將較大值作為所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值。

所述閾值單元401，還用于比較所述建成區(qū)對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值和所述第一地物對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值的大小，將較大值作為所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值。

進(jìn)一步的，所述處理模塊303還可以包括輪廓處理單元402。所述輪廓處理單元402，用于根據(jù)所述建成區(qū)指數(shù)的閾值提取建成區(qū)斑塊，并根據(jù)所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值和所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值分別從所述建成區(qū)斑塊中刪除第一地物對應(yīng)的斑塊和第二地物對應(yīng)的斑塊，得到所述目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

參見圖3，一個實(shí)施例中，所述基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置還可以包括驗(yàn)證模塊機(jī)304。驗(yàn)證模塊304，用于根據(jù)歷史參考數(shù)據(jù)和地面樣點(diǎn)對所述處理模塊提取出來的建成區(qū)輪廓進(jìn)行精度驗(yàn)證。

實(shí)施例三

參見圖5，是本發(fā)明實(shí)施例三提供的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置的示意框圖。如圖所示的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置可以包括：一個或多個處理器501(圖中僅示出一個)；一個或多個輸入設(shè)備502(圖中僅示出一個)，一個或多個輸出設(shè)備503(圖中僅示出一個)和存儲器504。上述處理器501、輸入設(shè)備502、輸出設(shè)備503和存儲器504通過總線505連接。存儲器504用于存儲指令，處理器501用于執(zhí)行存儲器504存儲的指令。其中：

所述處理器501，用于根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)。所述至少兩種地物提取遙感指數(shù)包括建成區(qū)指數(shù)。所述處理器501，還用于通過輸入設(shè)備502獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍。所述處理器501，還用于根據(jù)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

作為一種可實(shí)施方式，所述處理器501，具體用于選擇所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的遙感信息中變化率小于預(yù)設(shè)值的地物作為采樣樣本，根據(jù)各種所述地物的采樣樣本，按照各種所述地物的類別和所述遙感信息獲取的時間，根據(jù)所述時間序列遙感信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出各種所述地物提取遙感指數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)不同時間上的取值范圍。

作為另一種可實(shí)施方式，所述兩種地物提取遙感指數(shù)還包括第一地物提取遙感指數(shù)和第二地物提取遙感指數(shù)中的至少一種；所述地物類別包括建成區(qū)以及第一地物和第二地物中的至少一種。所述處理器501，用于將建成區(qū)對應(yīng)的所述建成區(qū)指數(shù)的取值范圍中的最小值確定為所述建成區(qū)指數(shù)的閾值。所述處理器501，還用于比較所述建成區(qū)對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值和所述第二地物對應(yīng)的第一地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值的大小，將較大值作為所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值。所述處理器501，還用于比較所述建成區(qū)對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值和所述第一地物對應(yīng)的第二地物提取遙感指數(shù)的取值范圍中的最大值的大小，將較大值作為所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值。

進(jìn)一步的，所述處理器501還用于：根據(jù)所述歸一化差異建成區(qū)指數(shù)的閾值提取建成區(qū)斑塊，并根據(jù)所述第一地物提取遙感指數(shù)的閾值和所述第二地物提取遙感指數(shù)的閾值分別從所述建成區(qū)斑塊中刪除第一地物對應(yīng)的斑塊和第二地物對應(yīng)的斑塊，得到所述目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓。

優(yōu)選的，所述處理器501，還用于根據(jù)歷史參考數(shù)據(jù)和地面樣點(diǎn)對所述處理模塊提取出來的建成區(qū)輪廓進(jìn)行精度驗(yàn)證。

所述存儲器504，用于存儲軟件程序、模塊和所述網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)，所述處理器501通過運(yùn)行存儲在所述存儲器504的軟件程序以及單元，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)終端的信息交互功能。

應(yīng)當(dāng)理解，在本發(fā)明實(shí)施例中，所稱處理器501可以是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，該處理器還可以是其他通用處理器、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件等。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。

輸入設(shè)備502可以包括觸控板、指紋采傳感器(用于采集用戶的指紋信息和指紋的方向信息)、麥克風(fēng)等，輸出設(shè)備503可以包括顯示器(LCD等)、揚(yáng)聲器等。

該存儲器504可以包括只讀存儲器和隨機(jī)存取存儲器，并向處理器501提供指令和數(shù)據(jù)。存儲器504的一部分還可以包括非易失性隨機(jī)存取存儲器。例如，存儲器504還可以存儲設(shè)備類型的信息。

具體實(shí)現(xiàn)中，本發(fā)明實(shí)施例中所描述的處理器501、輸入設(shè)備502、輸出設(shè)備503和存儲器504可執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例提供的基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取方法的實(shí)施例中所描述的實(shí)現(xiàn)方式，也可執(zhí)行基于時間序列遙感信息的建成區(qū)提取裝置的實(shí)施例中所描述的實(shí)現(xiàn)方式，在此不再贅述。

綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)目標(biāo)區(qū)域選取至少兩種地物提取遙感指數(shù)，然后獲取所述目標(biāo)區(qū)域預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)時期內(nèi)的時間序列遙感信息分別確定所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，以及根據(jù)各種所述地物的各種所述遙感指數(shù)的取值范圍，確定各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的閾值采用決策分類樹方法提取目標(biāo)區(qū)域的建成區(qū)輪廓，基于遙感影像在預(yù)設(shè)時期內(nèi)時間序列上的采樣及分析，取得建成區(qū)在至少兩種類型遙感指數(shù)上長期穩(wěn)定的光譜特性，并根據(jù)各種所述地物提取遙感指數(shù)的取值范圍選取建成區(qū)地物提取遙感指數(shù)的最佳分割閾值，從而能夠快速從海量時間序列遙感影像中提取出建成區(qū)范圍，獲得更加準(zhǔn)確的提取結(jié)果。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為了描述的方便和簡潔，僅以上述各功能單元、模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能單元、模塊完成，即將所述裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能單元或模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。實(shí)施例中的各功能單元、模塊可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中，上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。另外，各功能單元、模塊的具體名稱也只是為了便于相互區(qū)分，并不用于限制本申請的保護(hù)范圍。上述系統(tǒng)中單元、模塊的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計算機(jī)軟件和電子硬件的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

在本發(fā)明所提供的實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的系統(tǒng)實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊或單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通訊連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通訊連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機(jī)設(shè)備(可以是個人計算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例各個實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。