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一种基于多源遥感影像的植被提取方法、系统及存储介质与流程

2025-06-08 13:40:07 633次浏览

技术特征:

1.一种基于多源遥感影像的植被提取方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感影像的植被提取方法,其特征在于,对多种遥感影像数据进行预处理并融合,具体为:分别去除多种遥感影像的几何和辐射误差,统一多种遥感影像的格式、分辨率和空间参考系统,利用不同图像在时空上的相关性及信息上的互补性对统一后的各个遥感影像进行融合。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感影像的植被提取方法,其特征在于,基于待分割图像中的边缘特征确定待分割图像中连通域的边缘像素点属于当前植被种类的概率,具体步骤如下:

4.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感影像的植被提取方法,其特征在于,根据分割尺度将多源遥感影像分割成n个多源遥感影像具体为:采用多尺度特征提取算法,结合边缘检测算子、纹理识别核以及颜色梯度算子提取待分割图像的特征图,利用分割尺度对特征图进行分割,并将分割结果映射到待分割原始图像上,得到分割结果。

5.根据权利要求4所述的一种基于多源遥感影像的植被提取方法,其特征在于,提取待分割图像的特征图具体为:以在每个尺度上的差异分辨率图像集合,提取得到差异尺度图像关键特征以及综合特征图,其中,差异尺度图像关键特征包括:图像轮廓边缘、图像表面特性以及颜色梯度变化数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感影像的植被提取方法,其特征在于,根据不同分割尺度,采用线性迭代聚类分别对多源遥感图像进行超像素分割,得到不规则的超像素集合;通过超像素级特征提取模块对超像素集合进行特征提取,得到全局超像素级特征;获取全局超像素级特征中的边缘像素点,判断全局超像素级特征中的边缘像素点属于当前植被类型的概率。

7.一种基于多源遥感影像的植被提取系统,其特征在于,包括:

8.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述的一种基于多源遥感影像的植被提取方法的步骤。


技术总结
本发明公开了一种基于多源遥感影像的植被提取方法、系统及存储介质,涉及遥感影像处理领域。整合多种卫星传感器的遥感影像数据,通过预处理和融合得到多源遥感影像;通过迭代调整分割尺度,确保分割效果能够准确捕捉植被的边缘特征,直到满足预设的概率标准;根据最优分割尺度将影像分割成多个部分,并对每个部分建立包含波谱、纹理和空间层次的特征分类规则集;通过多层次的特征提取和类别归属算法计算,确定每部分影像与特定植被类型的匹配程度;利用卷积神经网络优化并验证特征提取结果与植被类型之间的映射关系,以确保提取的植被类型准确无误。本发明的整个过程实现了高精度、多层次的植被提取,结合了自动化处理和深度学习优化的优势。

技术研发人员:魏宾,王建雄,王涛,徐国龙,钱基伟,杨春海
受保护的技术使用者:魏宾
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 : 【 40051449 】

技术研发人员:魏宾,王建雄,王涛,徐国龙,钱基伟,杨春海
技术所有人:魏宾

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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魏宾王建雄王涛徐国龙钱基伟杨春海魏宾
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