一种基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统及方法
专利汇可以提供一种基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于高分遥感影像技术领域，公开了一种基于高分遥感影像的草原 围栏 信息提取系统及方法，所述基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统包括：遥感影像采集模 块 、主控模块、影像校正模块、影像增强模块、影像识别模块、影像分割模块、影像提取模块、影像分析模块、影像显示模块。本发明通过影像识别模块提高了在对草原围栏遥感影像进行识别时，在保证能够不损失草原围栏遥感影像的信息的情况下，降低了提取 特征向量 所需要的时间，提高了提取效率，进而提高了识别效率；同时，通过影像分析模块获得分析结果的速度较快。，下面是一种基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法，其特征在于，所述基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法包括以下步骤：
第一步，通过遥感影像采集模块利用遥感器采集草原围栏遥感影像；
第二步，主控模块通过影像校正模块利用校正程序对采集的草原围栏遥感影像进行校正；用于通过校正程序对采集的草原围栏遥感影像进行校正的影像校正模块对草原围栏影像中畸变的校正方法，具体过程如下：找出草原围栏影像中畸变图的对称中心，将畸变图代表的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系；对输入的图像上像素重新排列以恢复原空间关系；对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值；
第三步，通过影像增强模块利用影像增强程序对采集的草原围栏遥感影像进行增强处理；
第四步，通过影像识别模块利用识别程序对采集的草原围栏遥感影像进行识别；
第五步，通过影像分割模块利用分割程序对采集的草原围栏遥感影像元素进行分割；
通过影像提取模块利用提取程序提取采集的草原围栏遥感影像的特征；用于通过分割程序对采集的草原围栏遥感影像元素进行分割的影像分割模块对图像分割的具体过程如下：首先，利用小波变换将草原围栏遥感影像分割成不同层次的小波系数；然后，根据分割基本原则和小波系数选择阈值门限；最后，通过阈值对草原围栏遥感影像分割的区域进行标记；整个草原围栏遥感影像从粗到细，由尺度变化控制；根据一定的程序判断分割的图像是否达到分割标准，利用直方图在子空间上的小波系数逐步细化图像分割；
第六步，通过影像分析模块利用分析程序对采集的草原围栏遥感影像进行分析；
第七步，通过影像显示模块利用显示器显示采集的草原围栏遥感影像。
2.如权利要求1所述的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法，其特征在于，所述通过影像识别模块利用识别程序对采集的草原围栏遥感影像进行识别的方法包括：
(1)通过识别程序接收草原围栏遥感影像数据；
(2)分别利用不同的卷积神经网络算法对草原围栏遥感影像数据进行处理，获取多个特征向量，其中，每个特征向量对应一种类型的语义信息；
(3)分别在预设的影像类型样本库中确定与每个特征向量匹配的预测结果；
(4)对多个预测结果进行融合，获取所述草原围栏遥感影像数据的影像类型。
3.如权利要求2所述的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法，其特征在于，所述语义信息包括以下信息中的至少一种：光谱语义信息、纹理语义信息、形状语义信息；
相应的，所述分别利用不同的卷积神经网络算法对所述草原围栏遥感影像数据进行处理，获取多个特征向量之前，还包括：
在预存的卷积神经网络算法库中调取与所述语义信息类型相应的卷积神经网络算法。
4.如权利要求2所述的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法，其特征在于，分别在预设的影像类型样本库中确定与每个特征向量匹配的预测结果，包括：
分别在预设的影像类型样本库中获取与每个特征向量匹配的若干个影像类型及对应的匹配概率，获得每个特征向量的影像类型概率分布信息；
相应的，所述对所述多个预测结果进行融合，获取所述草原围栏遥感影像数据的影像类型，包括：
利用不确定性推理算法对获取的各个特征向量匹配的影像类型概率分布信息进行处理，获取所述草原围栏遥感影像数据的影像类型；
获得每个特征向量匹配的影像类型概率分布信息之后，还包括：
对所述每个特征向量匹配的影像类型概率分布信息进行有效性修正，获得每个特征向量的影像类型概率分布修正信息；
相应的，所述利用不确定性推理算法对获取的各个特征向量的影像类型概率分布信息进行处理，获取所述草原围栏遥感影像数据的影像类型，包括：
利用不确定性推理算法对获取的各个特征向量的影像类型概率分布修正信息进行处理，获取所述草原围栏遥感影像数据的影像类型；
对所述每个特征向量匹配的影像类型概率分布信息进行有效性修正，包括：
删除每个特征向量匹配的影像类型概率分布信息中相互矛盾的影像类型及对应的匹配概率。
5.如权利要求1所述的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法，其特征在于，所述通过影像分析模块利用分析程序对采集的草原围栏遥感影像进行分析方法如下：
1)获取针对第一网格的查询请求；
2)确定所述第一网格的一维编码；
3)根据所述第一网格的一维编码从数据库中获取所述第一网格的遥感影像；
4)根据所述查询请求类型，从所述第一网格的遥感影像中分析获取遥感影像图像、遥感影像矢量以及遥感影像信息中一种或多种作为所述第一网格的遥感影像分析结果。
6.如权利要求5所述的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法，其特征在于，根据所述第一网格的一维编码从数据库中获取所述第一网格的遥感影像，包括：
根据所述第一网格的一维编码从数据库中获取所述第一网格的指定波段的遥感影像；
分析方法还包括：
将所述第一网格的遥感影像分析结果保存到结果数据库中，所述第一网格的遥感影像分析结果在所述结果数据库中的索引与所述第一网格的一维编码一致；
建立空间网格体系，所述空间网格体系共包括2n级网格，所述建立空间网格体系的方式为：在地球地理范围内将经度间隔1度且纬度间隔1度的各个区域作为基准网格，将所述基准网格作为空间网格体系的第9级网格，将所述基准网格逐次向上四叉树聚合分别生成所述空间网格体系的第8级网格至第1级网格，将所述基准网格逐次向下四叉树划分分别生成所述空间网格体系第10级网格至第2n级网格；n为大于3的整数；
在接收到遥感影像文件后，根据所述空间网格体系，建立所述遥感影像文件对应的各级网格的网格索引，所述网格索引为各个网格的一维编码。
7.一种实施权利要求1～6任意一项所述基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统，其特征在于，所述基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统包括：
遥感影像采集模块，与主控模块连接，用于通过遥感器采集草原围栏遥感影像；
主控模块，与遥感影像采集模块、影像校正模块、影像增强模块、影像识别模块、影像分割模块、影像提取模块、影像分析模块、影像显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
影像校正模块，与主控模块连接，用于通过校正程序对采集的草原围栏遥感影像进行校正；
影像增强模块，与主控模块连接，用于通过影像增强程序对采集的草原围栏遥感影像进行增强处理；
影像识别模块，与主控模块连接，用于通过识别程序对采集的草原围栏遥感影像进行识别；
影像分割模块，与主控模块连接，用于通过分割程序对采集的草原围栏遥感影像元素进行分割；
影像提取模块，与主控模块连接，用于通过提取程序提取采集的草原围栏遥感影像的特征；
影像分析模块，与主控模块连接，用于通过分析程序对采集的草原围栏遥感影像进行分析；
影像显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集的草原围栏遥感影像。
8.如权利要求7所述的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统，其特征在于，所述影像增强模块设置有灰度增强系统包括：
线性灰度增强模块，将输入草原围栏遥感影像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换；利用线性单值函数对草原遥感影像内的每一个像素做线性拓展；
分段线灰度增强模块，将输入草原围栏遥感影像进行细节灰度扩展，增强对比度，将不需要的遥感影像细节灰度进行压缩；
非线性灰度增强模块，利用指数函数非线性变换，使输入草原围栏遥感影像的低灰度范围得到扩展，高灰度范围得到压缩，使整体草原围栏遥感影像灰度得到增强。
9.如权利要求7所述的基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统，其特征在于，所述特征影像提取模块包括：
图像颜色特征提取模块，将草原围栏遥感图像转换成HSV颜色空间，利用累加颜色直方图法进行颜色特征提取；
图像纹理特征提取模块，建立相应对应的草原围栏遥感图像纹理特征提取函数，对图像的能量谱函数进行计算，提取纹理的粗细度及方向性特征参数；
图像形状特征提取模块，利用小波变换算法得到多尺度草原围栏边缘影像，计算提取每一尺度的7个变矩，再转化为10个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一区域封闭，不封闭结构；
图像空间关系特征提取模块，对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引。
10.一种应用权利要求1～6任意一项所述基于高分遥感影像的草原围栏信息提取方法的信息数据处理终端。
一种基于高分遥感影像的草原围栏信息提取系统及方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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