基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，包括步驟：步驟S101，基于高分辨率遙感影像進(jìn)行水陸邊界提取，選取水域中的小型目標(biāo)作為船只識(shí)別的候選目標(biāo)；步驟S102，構(gòu)建特征向量；步驟S103，構(gòu)建訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)；步驟S104，利用SVM或ANN方法，基于訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)訓(xùn)練分類(lèi)器，完成船只識(shí)別，獲取船只的影像坐標(biāo)；步驟S105，對(duì)識(shí)別得到的船只，利用形態(tài)學(xué)細(xì)分獲得其幾何中心線，并利用幾何中心線完成與所述船只的AIS航跡的切線方向進(jìn)行匹配，從而獲取船只的精確GPS定位信息；步驟S106，基于船只的影像坐標(biāo)、地理坐標(biāo)構(gòu)成控制點(diǎn)，優(yōu)化衛(wèi)星有理多項(xiàng)式糾正模型，獲得高精度正射影像。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及遙感影像識(shí)別校正的【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法。
【背景技術(shù)】
[0002]航道更新是航運(yùn)管理中的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)的基于野外測(cè)量的更新方式需要耗費(fèi)大量的人力物力，基于衛(wèi)星高分辨率多光譜遙感影像的更新方法能夠快速更新航道邊界并且成本較低。但是部分地區(qū)的地面控制點(diǎn)比較稀少，無(wú)法實(shí)現(xiàn)影像的高精度正射校正。給該方法在航道更新中的應(yīng)用帶來(lái)的困難，很難滿足需求，需進(jìn)一步加以改進(jìn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，本發(fā)明提出一種可完成無(wú)地面控制點(diǎn)區(qū)域的高分辨率遙感影像校正的基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，包括以下步驟:
[0005]步驟S101，基于高分辨率遙感影像進(jìn)行水陸邊界提取，選取水域中的小型目標(biāo)作為船只識(shí)別的候選目標(biāo)。
[0006]步驟S102，利用紋理和反射率指標(biāo)對(duì)所述候選目標(biāo)進(jìn)行描述，構(gòu)建特征向量。
[0007]步驟S103，在同類(lèi)型影像中選取船只和偽船只構(gòu)建訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)。
[0008]步驟S104，利用SVM或ANN (神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))方法，基于訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)訓(xùn)練分類(lèi)器，完成船只識(shí)別，獲取船只的影像坐標(biāo)。
[0009]步驟S105，對(duì)識(shí)別得到的船只，利用形態(tài)學(xué)細(xì)分獲得其幾何中心線，并利用所述幾何中心線完成與所述船只的AIS航跡的切線方向進(jìn)行匹配，從而獲取船只的精確GPS定位信息。
[0010]步驟S106，基于船只的影像坐標(biāo)、地理坐標(biāo)構(gòu)成控制點(diǎn)，優(yōu)化衛(wèi)星有理多項(xiàng)式糾正模型，獲得高精度正射影像。
[0011]較佳的，步驟S102中構(gòu)建的特征向量包括灰度共生矩陣統(tǒng)計(jì)量、Gabor濾波器響應(yīng)和光譜反射率(像素灰度)。
[0012]較佳的，步驟S104中獲取的船只的影像坐標(biāo)為船只的質(zhì)心所處的坐標(biāo)。
[0013]較佳的，在步驟S103中對(duì)樣本庫(kù)中的樣本圖像計(jì)算步驟S102中所述的特征向量，并為特征向量添加輸出值:船只輸出值為I，偽船只輸出值為-1。
[0014]較佳的,在步驟S104中獲取分類(lèi)決策函數(shù),決策函數(shù)的自變量為目標(biāo)特征向量，決策函數(shù)變量為船只識(shí)別預(yù)測(cè)值，值域?yàn)閧-1，1}，其中-1代表偽船只、I代表船只。
[0015]支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)在目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域具有非常廣泛的應(yīng)用，并且已經(jīng)被證明具有非常好的推廣能力和魯棒性。
[0016]本發(fā)明將水上的船只作為浮動(dòng)控制點(diǎn)從影像中提取出來(lái)，并利用船只自帶的AIS系統(tǒng)獲取準(zhǔn)確的地理坐標(biāo)，通過(guò)利用船只作為移動(dòng)控制點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)無(wú)地面控制點(diǎn)區(qū)域的影像校正，還可利用曲線擬合技術(shù)實(shí)現(xiàn)船只AIS信息與影像信息的精確對(duì)應(yīng)。
[0017]以下將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的構(gòu)思、具體結(jié)構(gòu)及產(chǎn)生的技術(shù)效果作進(jìn)一步說(shuō)明，以充分地了解本發(fā)明的目的、特征和效果。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0018]圖1為本實(shí)施例基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法的流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019]本實(shí)施例提出一種基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，包括以下步驟:
[0020]步驟S101，基于高分辨率遙感影像進(jìn)行水陸邊界提取，選取水域中的小型目標(biāo)作為船只識(shí)別的候選目標(biāo)。
[0021]步驟S102，利用紋理和反射率指標(biāo)對(duì)所述候選目標(biāo)進(jìn)行描述，構(gòu)建特征向量；示例性的，本實(shí)施例構(gòu)建的特征向量包括灰度共生矩陣統(tǒng)計(jì)量、Gabor濾波器響應(yīng)和光譜反射率。
[0022]步驟S103，在同類(lèi)型影像中選取船只和偽船只構(gòu)建訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)，對(duì)樣本庫(kù)中的樣本圖像計(jì)算步驟S102中所述的特征向量，并為特征向量添加輸出值:船只輸出值為I，偽船只輸出值為-1。
[0023]步驟S104，利用SVM或ANN方法，基于訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)訓(xùn)練分類(lèi)器，完成船只識(shí)另IJ (識(shí)別和提取所述候選目標(biāo)中的船只)，獲取船只的影像坐標(biāo)和分類(lèi)決策函數(shù)，決策函數(shù)的自變量為目標(biāo)特征向量，決策函數(shù)變量為船只識(shí)別預(yù)測(cè)值，值域?yàn)閧-1，1}，其中-1代表偽船只、I代表船只，具體的，獲取的船只的影像坐標(biāo)為船只的質(zhì)心所處的坐標(biāo)。
[0024]步驟S105，對(duì)識(shí)別得到的船只，利用形態(tài)學(xué)細(xì)分獲得其幾何中心線，并利用所述幾何中心線完成與所述船只的AIS航跡的切線方向進(jìn)行匹配，從而獲取船只的精確GPS定位信息；
[0025]步驟S106，基于船只的影像坐標(biāo)、地理坐標(biāo)構(gòu)成控制點(diǎn)，優(yōu)化衛(wèi)星有理多項(xiàng)式糾正模型，利用RPC、多項(xiàng)式、小面元等方法完成影像糾正，獲得高精度正射影像。
[0026]圖1為本實(shí)施例基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法的流程示意圖。示例性的，如圖1所示，本實(shí)施例的基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，通過(guò)對(duì)高分辨率遙感影像水陸邊界的提取獲得河流區(qū)域信息，結(jié)合航標(biāo)知識(shí)庫(kù)和船只知識(shí)庫(kù)，對(duì)該河流區(qū)域內(nèi)的航道和船只進(jìn)行識(shí)別和提取，并獲得船只質(zhì)心的影像坐標(biāo)，通過(guò)船只上的AIS系統(tǒng)獲得船只的實(shí)際地理坐標(biāo)，基于船只的影像坐標(biāo)、地理坐標(biāo)構(gòu)成控制點(diǎn)，利用船只作為浮動(dòng)控制點(diǎn)，優(yōu)化衛(wèi)星有理多項(xiàng)式糾正模型，利用RPC、多項(xiàng)式、小面元等方法完成影像糾正，可實(shí)現(xiàn)無(wú)地面控制點(diǎn)區(qū)域的影像校正，獲得高精度正射影像。
[0027]以上詳細(xì)描述了本發(fā)明的較佳具體實(shí)施例。應(yīng)當(dāng)理解，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員無(wú)需創(chuàng)造性勞動(dòng)就可以根據(jù)本發(fā)明的構(gòu)思做出諸多修改和變化。因此，凡本【技術(shù)領(lǐng)域】中技術(shù)人員依本發(fā)明的構(gòu)思在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上通過(guò)邏輯分析、推理或者有限的實(shí)驗(yàn)可以得到的技術(shù)方案，皆應(yīng)在由權(quán)利要求書(shū)所確定的保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，其特征在于: 包括以下步驟: 步驟S101，基于高分辨率遙感影像進(jìn)行水陸邊界提取，選取水域中的小型目標(biāo)作為船只識(shí)別的候選目標(biāo)； 步驟S102，利用紋理和反射率指標(biāo)對(duì)所述候選目標(biāo)進(jìn)行描述，構(gòu)建特征向量； 步驟S103，在同類(lèi)型影像中選取船只和偽船只構(gòu)建訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)； 步驟S104，利用SVM或ANN方法，基于訓(xùn)練和測(cè)試樣本庫(kù)訓(xùn)練分類(lèi)器，完成船只識(shí)別，獲取船只的影像坐標(biāo)； 步驟S105，對(duì)識(shí)別得到的船只，利用形態(tài)學(xué)細(xì)分獲得其幾何中心線，并利用所述幾何中心線完成與所述船只的AIS航跡的切線方向進(jìn)行匹配，從而獲取船只的精確GPS定位信息； 步驟S106，基于船只的影像坐標(biāo)、地理坐標(biāo)構(gòu)成控制點(diǎn)，優(yōu)化衛(wèi)星有理多項(xiàng)式糾正模型，獲得高精度正射影像。
2.如權(quán)利要求1所述的基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，其特征在于:步驟S102中構(gòu)建的特征向量包括灰度共生矩陣統(tǒng)計(jì)量、Gabor濾波器響應(yīng)和光譜反射率。
3.如權(quán)利要求1所述的基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，其特征在于:步驟S104中獲取的船只的影像坐標(biāo)為船只的質(zhì)心所處的坐標(biāo)。
4.如權(quán)利要求1或2所述的基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，其特征在于:在步驟S103中對(duì)樣本庫(kù)中的樣本圖像計(jì)算步驟S102中所述的特征向量，并為特征向量添加輸出值:船只輸出值為I，偽船只輸出值為-1。
5.如權(quán)利要求1或3所述的基于浮動(dòng)控制點(diǎn)的高分辨率遙感影像正射校正方法，其特征在于:在步驟S104中獲取分類(lèi)決策函數(shù),決策函數(shù)的自變量為目標(biāo)特征向量，決策函數(shù)變量為船只識(shí)別預(yù)測(cè)值，值域?yàn)閧-1，1}，其中-1代表偽船只、I代表船只。
【文檔編號(hào)】G06K9/32GK103530628SQ201310525278
【公開(kāi)日】2014年1月22日 申請(qǐng)日期:2013年10月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月29日
【發(fā)明者】丁美, 張慧哲, 周良, 蔣應(yīng)紅, 沈日庚 申請(qǐng)人:上海市城市建設(shè)設(shè)計(jì)研究總院