欢迎来到知嘟嘟! 联系电话:13095918853 卖家免费入驻,海量在线求购! 卖家免费入驻,海量在线求购!
知嘟嘟
我要发布
联系电话:13095918853
知嘟嘟经纪人
收藏
专利号: 2021113938316
申请人: 河南大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
价格&联系人
年费信息
委托购买

摘要:

权利要求书:

1.一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法,其特征在于,其步骤如下:S1、利用遥感云平台采集X年夏季时间范围内的若干幅光学卫星影像,这若干幅光学卫星影像的像元行列数均相同,并对光学卫星影像进行预处理,得到若干幅地表反射率图像;

S2、利用目视解译方法获得冰川和非冰川地物的地理位置信息,并使用光谱采集软件采集地表反射率图像中的冰川和非冰川地物的像元光谱样本;

S3、基于步骤S2中得到的像元光谱样本分析冰川的像元光谱与非冰川地物的像元光谱之间的差异,得到用于识别冰川的有效光谱波段,其中,有效光谱波段包括蓝色波段、绿色波段、红色波段和短波红外波段;

S4、采用中值合成算法对步骤S1中的若干幅地表反射率图像进行中值合成,分别得到蓝色波段中值合成图像和绿色波段中值合成图像;

S5、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息,分别对步骤S4中得到的蓝色波段中值合成图像进行统计,得到冰川和非冰川地物在蓝色波段中值合成图像中的像元值分布,并将蓝色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值α;

S6、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息,分别对步骤S4中得到的绿色波段中值合成图像进行统计,得到冰川和非冰川地物在绿色波段中值合成图像中的像元值分布,并将绿色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值β;

S7、构建冰川遥感指数,并利用冰川遥感指数和步骤S1中的若干幅地表反射率图像计算得到若干幅冰川指数图像,然后采用中值合成方法,对若干幅冰川指数图像进行中值合成,得到冰川指数中值合成图像;

S8、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息,对步骤S7中得到的冰川指数中值合成图像进行统计,得到冰川和非冰川地物在冰川指数中值合成图像中的像元值分布,将冰川指数中值合成图像中的冰川的像元值分布的最小值与非冰川地物的最大值的平均值作为区分冰川和非冰川地物的阈值γ;

S9、将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域,每个区域的地理范围为5×5个经纬度,利用遥感云平台采集第J个待搜索识别区域的X年夏季时间范围内待识别的光学卫星影像,并对待识别的光学卫星影像进行预处理,得到待识别的地表反射率图像,然后采用中值合成算法对待识别的地表反射率图像进行中值合成,分别合成得到蓝色波段中值合成图像、绿色波段中值合成图像;

S10、利用步骤S7中冰川遥感指数的计算方法,对步骤S9中得到的待识别的地表反射率图像进行冰川指数计算,并采用中值合成算法合成得到待识别的冰川指数中值合成图像;

S11、判断步骤S9中蓝色波段中值合成图像中像元i的蓝色波段的像元值是否大于阈值α,同时绿色波段中值合成图像中像元i的绿色波段的像元值是否大于阈值β,若同时满足这两个约束条件,执行步骤S12,否则,像元i所在像元位置为非冰川;

S12、判断像元i在步骤S10中得到的待识别的冰川指数中值合成图像中的像元值是否大于阈值γ,若是,像元i所在位置为冰川,否则,像元i所在位置为非冰川;

S13、循环执行步骤S11至步骤S12,直至遍历完待识别的合成图像中的所有像元位置,完成第J个待搜索识别区域的冰川遥感识别;

S14、循环执行步骤S9至步骤S13,直至遍历完全球所有的待搜索识别区域,完成全球冰川搜索识别。

2.根据权利要求1所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法,其特征在于,所述地表反射率图像的获得方法为:对光学影像中所有像元值乘以修正系数0.0000275,再减去

0.2,得到光学卫星影像的地表反射率图像。

3.根据权利要求1或2所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法,其特征在于,在步骤S4中,蓝色波段中值合成图像的获取方法为:首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像;然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有蓝色波段的像元值,计算得到这些像元值的中值,并把该中值写入空白图像中的对应位置;依次遍历所有像元位置,即得到蓝色波段中值合成图像;

绿色波段中值合成图像的获取方法为:首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像;然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有绿色波段的像元值,计算得到这些像元值的中值,并把该中值写入空白图像中的对应位置;依次遍历所有像元位置,即得到绿色波段中值合成图像。

4.根据权利要求1所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法,其特征在于,所述冰川遥感指数为:

GIi=(ξSWIR,i‑ξred,i)/(ξSWIR,i+ξred,i+0.1);

其中,GIi表示冰川遥感指数图像中像元i的冰川遥感指数,ξSWIR,i表示地表反射率图像中像元i的短波红外波段的地表反射率,ξred,i表示地表反射率图像中像元i的红色波段的地表反射率,i=1,2,…,n,n为地表反射率图像中像元的总数量。

5.根据权利要求1或4所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法,其特征在于,所述冰川指数中值合成图像的获得方法为:首先创建一幅与冰川指数图像的像元行列数一致的空白图像;然后提取像元i位置上的冰川指数图像中的所有像元值,计算得到这些像元值的中值,并把该中值写入空白图像中的对应位置;依次遍历所有像元位置,即得到冰川指数中值合成图像。

6.根据权利要求1所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法,其特征在于,步骤S9中,将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域的方法为:首先以地理本初子午线为起点,以5个地理经度为间隔划分地理经线,将全球地表划分为72个与地理经线平行的条带;

然后以北极为起点,以5个地理纬度为间隔划分地理纬线,将全球划分为36个与地理纬线平行的条带;纬线条带与经线条带交叉,将地球表面划分为72×36块区域。