一种基于统计标准差的地物信息提取方法
本发明属于遥感影像分类领域,具体涉及一种基于统计标准差的地物信息提取方法选取适宜时相的遥感影像数据和获取目标地物提取指标遥感数据;根据目标地物和其它地物在提取指标上的差异性,初步确定一个相对较低的初始阈值;然后以初始阈值通过阈值分割法提取目标地物,并统计提取到的全部目标地物的标准差,接着初始阈值以一定的步长增加并应用增长后的阈值分割提取目标地物,同时统计每个阈值分割后提取到的目标地物的标准差,直到统计的标准差出现下降,则阈值增长和分割结束,标准差由增长变为下降出现拐点时的阈值就是最佳阈值。本发明根据具有精度高、流程简单、人为干扰少、自动化程度等特点。
遥感技术具有数据获取范围广、速度快、时效性强以及数据综合性和可比性强等特点,是当前最重要的一种空间数据获取手段。全球每年都会获取到海量的遥感数据,而目标地物信息的分类和提取是遥感领域非常重要的一种技术,也是海量遥感数据后续应用与分析的必要基础工作。因此,遥感地物信息提取方法与模型的研究具有重要的科学价值和应用意义。随着越来越多的遥感平台和传感器技术的开发与应用,越来越多的学科与技术被引入或融入到遥感领域中来,地物信息遥感提取方法也得到了极大的发展。例如,监督分类精度高,非监督分类输入参数少、无需训练样本,决策树分类方法精度高、易于理解等。
尽管目前已经发展了很多种地物信息遥感提取方法,并具有各自独特的优点,但是缺点同样明显。这些已有的方法普遍存在人为干扰因素大、自动化程度低、提取精度不稳定、普适性差等缺点。
本发明提供的一种基于统计标准差的地物信息提取方法,根据不同地物的遥感影像特征差异性,分析目标地物与其它地物的特征构建目标地物提取指标遥感影像数据,基于该指标影像数据以统计标准差的方法判断最佳阈值,应用阈值分割方法提取目标地物。应用统计标准差分法判断最佳阈值的原理是:基于目标地物提取指标遥感影像与纯目标地物相比,当目标地物中含有其它地物时,遥感影像上目标地物区域的标准差会增大,当其它地物逐渐减少,目标地物区域的标准差会逐渐增大,直到都是目标地物时标准差会降低,即标准差会出现拐点,拐点处的阈值就是最佳阈值。该方法具有精度高、流程简单、人为干扰少、自动化程度等特点。
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王冬利
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