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城区地面不透性程度分析制图方法

阅读:933发布:2020-12-25

专利汇可以提供城区地面不透性程度分析制图方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种城区地面不透 水 性程度分析制图方法,包括以下步骤:第一次分割选择好的城区多 光谱 遥感影像,对生成的影像对象层进行面向对象的分类,再在分类的层上执行基于分类的融合而获得城区与非城区分布范围的影像对象层(S110);第二次分割该遥感影像获得表示城区完全不透水性地面独立结构单元的影像对象层,对该层进行面向对象的分类(S120);第三次分割该遥感影像获得表示城区不同 地 块 的影像对象层,结合第一次和第二次影像分割对象层分类的特征信息对该层进行面向对象的分类,把城区地块按不透水性程度的大小进行分类(S130);输出对第三次分割的影像对象层分类后的结果图即获得城区地块按不透水性程度大小分类的结果图(S140)。,下面是城区地面不透性程度分析制图方法专利的具体信息内容。

1、一种城区地面不透性程度分析制图方法,其特征在于包括以下 步骤:
步骤一,对选择好的城区多光谱遥感影像进行第一次分割,并对生 成的影像对象层进行面向对象的分类,然后再在分类的层上执行基于分 类的融合,从而获得城区与非城区分布范围的影像对象层;
步骤二,对所述城区多光谱遥感影像进行第二次分割,获得表示城 区完全不透水性地面独立结构单元的影像对象层,也对生成的影像对象 层进行面向对象的分类;
步骤三,对所述城区多光谱遥感影像进行第三次分割,获得表示城 区不同的影像对象层,结合第一次和第二次影像分割对象层分类的 特征信息,对第三次生成的所述表示城区不同地块的影像对象层进行面 向对象的分类,把城区地块按不透水性程度的大小进行分类;以及
步骤四,输出对所述第三次分割的影像对象层分类后的结果图,即 获得城区地块按不透水性程度大小分类的结果图。
2、根据权利要求1所述的城区地面不透水性程度分析制图方法,其 特征是:在所述步骤一、所述步骤二和所述步骤三中,采用同一种可变 尺度参数的面向对象的影像分割算法,以三种不同的尺度生成三层影像 对象层,即所述城区与非城区分布范围的影像对象层、所述表示城区完 全不透水性地面独立结构单元的影像对象层、所述表示城区不同地块的 影像对象层。
3、根据权利要求1或2所述的城区地面不透水性程度分析制图方法, 其特征是:在所述步骤三中,对所述第三次分割而生成的所述表示城区 不同地块的影像对象层进行所述面向对象的分类时,采用面向对象的模 糊分类器进行分类。
4、根据权利要求1或2所述的城区地面不透水性程度分析制图方法, 其特征是:第一次分割所使用的分割尺寸>第三次分割所使用的分割尺 寸>第二次分割所使用的尺寸。
5、根据权利要求2所述的城区地面不透水性程度分析制图方法,其 特征是:所述可变尺度参数的面向对象影像分割算法包括易康遥感影像 分析软件中采用的多分辨率分割算法、以及均值漂移分割算法。
6、根据权利要求3所述的城区地面不透水性程度分析制图方法,其 特征是:所述面向对象的模糊分类器所利用的分类特征包括第一次和第 二次影像分割对象层分类的特征信息。
7、根据权利要求3所述的城区地面不透水性程度分析制图方法,其 特征是:在所述步骤一中,所述第一次分割是基于像元的光谱特征进行 非监督分类的过程,并基于非监督分类再进行类合并,即所述融合。
8、根据权利要求3所述的城区地面不透水性程度分析制图方法,其 特征是:所述多光谱遥感影像的分辨率是1~30m范围的像元地面分辨率。
9、根据权利要求3所述的城区地面不透水性程度分析制图方法,其 特征是:所述多光谱遥感影像的多光谱波段应最少具有红、绿、蓝、近 红外四个波段的数据。
10、根据权利要求3所述的城区地面不透水性程度分析制图方法, 其特征是:所述不透水性程度的大小包括0%、1-25%、26-50%、51-75%、 76-99%、100%不透水地面。

说明书全文

技术领域

发明涉及一种城区地面不透性程度分析制图方法,属于城市发 展规划、城区测绘制图和城市遥感技术应用领域。

背景技术

众所周知城区地面不透水性程度分析制图对于了解城区发展的状 况、制订城区未来规划、评价城区环境质量及居住适宜性极其重要。当 前,城区地面不透水性程度制图采用两种方法。一种是遥感目视解译制 图方法,该方法首先要确定所分析城区范围,然后在城区内分类勾绘各 种城市不透水性地面,如路面,建筑物停车场等等,以及透水性地面, 如草地、林地、水体等等。然后再根据像素空间分辨率及勾绘的不透水 性地面所占总面积,按不同城区给出地面不透水性程度分析报告。 该方法主要是以人工目视解译为主,费时费,成本高,效率低。另一 种是基于像素的遥感影像分类方法,由于城区结构复杂,同物异谱、异 物同谱、相互遮挡和阴影影响,加之基于像素分类的方法普遍存在的“椒 盐”效应不利影响,该种方法实际应用很少。

发明内容

鉴于上述技术问题,本发明的目的在于提供一种利用遥感影像的城 区地面不透水性程度分析制图方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
本发明所涉及的城区地面不透水性程度分析制图方法,包括如下步 骤:
步骤一,对选择好的城区多光谱遥感影像进行第一次分割,对生成 的影像对象层进行面向对象的分类,然后再在分类的层上执行基于分类 的融合,从而获得城区与非城区分布范围的影像对象层;
步骤二,对城区多光谱遥感影像进行第二次分割,获得可以表示城 区完全不透水性地面独立结构单元的影像对象层,也对生成的影像对象 层进行面向对象的分类;
步骤三,对城区多光谱遥感影像进行第三次分割,获得可以表示城 区不同地块的影像对象层,结合第一次和第二次影像分割对象层分类的 特征信息,对第三次生成的可以表示城区不同地块的影像对象层进行面 向对象的分类,把城区地块按不透水性程度的大小进行分类;
步骤四,输出对第三次分割的影像对象层分类后的结果图,即获得 城区地块按不透水性程度大小分类的结果图。
在上述的城区地面不透水性程度分析制图方法中,在所述步骤一、 所述步骤二和所述步骤三中,采用同一种可变尺度参数的面向对象的影 像分割算法,以三种不同的尺度生成三层影像对象层,即城区与非城区 分布范围的影像对象层、表示城区完全不透水性地面独立结构单元的影 像对象层、表示城区不同地块的影像对象层。其中优选,第一次分割所 使用的分割尺寸>第三次分割所使用的分割尺寸>第二次分割所使用 的尺寸。
此外,所述可变尺度参数的面向对象影像分割算法优选包括易康遥 感影像分析软件中采用的多分辨率分割算法、以及均值漂移分割算法。
在上述的城区地面不透水性程度分析制图方法中,在所述步骤三中, 对所述第三次分割而生成的所述表示城区不同地块的影像对象层进行所 述面向对象的分类时,采用面向对象的模糊分类器进行分类,该面向对 象的模糊分类器所利用的特征包括了第一次和第二次影像分割对象层分 类的特征信息。
在上述的城区地面不透水性程度分析制图方法中,在所述步骤一中, 所述第一次分割是基于像元的光谱特征(光谱类似性)进行非监督分类 的过程,并基于非监督分类再进行类合并,即所述融合。
此外,在上述的城区地面不透水性程度分析制图方法中,所述多光 谱遥感影像的分辨率是1~30m范围的像元地面分辨率,所述多光谱遥感 影像的多光谱波段应最少具有红、绿、蓝、近红外四个波段的数据。
在上述的城区地面不透水性程度分析制图方法的所述步骤四中,所 述不透水性程度的大小包括0%、1-25%、26-50%、51-75%、76-99%、100%。
本发明可以从遥感影像上分类提取出城区并计算机分类划分不透水 性地面和透水性地面,然后依据遥感影像像元地面分辨率,计算完全不 透水性地面类别和所在城市地块的面积,获得不同城区地块地面的不透 水性程度,最后获得整个城区的不透水性程度分析图。本发明的利用遥 感影像进行城区地面不透水性程度分析制图方法与当前应用的遥感目视 解译人工制图方法相比,用计算机自动提取代替人工视觉数字化提取, 节省了大量的人力、物力和财力,效率明显提高,而且可以保证分析制 图的精度
本发明的城区地面不透水性程度分析制图方法具有技术流程简单, 速度快,效率高等优点,完全可以替代当前正在应用的常用测算方法。 因此,具有实用性,存在较大的推广应用商业价值。
本发明的有益效果在于:
(1)用计算机提取出城区并自动分类划分不透水性地面和透水性地 面,计算出城区不同地块地面的不透水性程度,最后获得整个城区的不 透水性程度分析图;
(2)与当前应用的遥感目视解译人工制图方法相比,节省了大量的人 力、物力和财力,效率明显提高;
(3)人工交互操作大大减少,大大提高了自动化程度;
(4)可以保证分析制图的精度。
附图说明
当结合附图考虑时,通过参照下面的详细描述,能够更完整更好地 理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点,但此处所说明的附图用 来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性 实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定,其中:
图1是本发明实施例的城区地面不透水性程度分析制图方法的流程 图;
图2为某城市多光谱遥感影像真彩色合成图;
图3为融合后的大尺度的城区与非城区分类图,其中红色所示为城 区,蓝色为水体,黑色为非城区。
图4为分类的完全不透水性地面城市结构单元分布图,其中红色所 示为完全不透水性地面。
图5为城区不同地块地面不透水性程度分析图,其中不同的颜色代 表了城区地面不透水性程度的大小,如红色表示为完全不透水地面,即 100%不透水地面。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
图1是本发明第一实施例的城区地面不透水性程度分析制图方法的 流程图,如图1所示,包括以下步骤:
对选择好的城区多光谱影像进行第一次分割,对生成的影像对象层 进行面向对象的分类,然后再在分类的层上执行基于分类的融合,从而 获得城区与非城区分布范围的影像对象层(S110)。
对城区多光谱影像进行第二次分割,获得可以表示城区完全不透水 性地面独立结构单元的影像对象层,也对生成的影像对象层进行面向对 象的分类(S120)。
对城区多光谱影像进行第三次分割,获得可以表示城区不同地块的 影像对象层,结合第一次和第二次影像分割对象层分类的特征信息,对 第三次生成的可以表示城区不同地块的影像对象层进行面向对象的分 类,把城区地块按不透水性程度的大小进行分类(S130)。
输出对第三次分割的影像对象层分类后的结果图,即获得城区地块 按不透水性程度大小分类的结果图(S140)。
首先选择好城区合适分辨率多光谱遥感影像,本发明的合适分辨率 是指具有中或高像元地面分辨率的遥感影像,建议选用1~30m范围的像 元地面分辨率的多光谱遥感影像。其中,多光谱波段应最少具有红、绿、 蓝、近红外四个波段的数据为原则。这里以某城市城区地面不透水性程 度分析制图为例,选择常用的遥感数据陆地资源卫星多光谱遥感影像(以 其中的1-5波段和7波段,不用第6波段)来进行。图2为融合后的大 尺度的城区与非城区分类图,其中红色所示为城区,蓝色为水体,黑色 为非城区,如图2所示,示出了某城市多光谱遥感影像真彩色合成图, 地面空间分辨率为30m。
然后,采用同一种可变尺度参数的面向对象影像分割算法,以三种 不同的尺度生成三层影像对象层。本发明优选两种可变尺度分割算法: 一种为作为商业软件的易康遥感影像分析软件(eCognition)中采用的多 分辨率分割算法;另一种为均值漂移(Mean Shift)分割算法。当然本发明 并不限于上述两种可变尺度分割算法,本领域的普通技术人员也可选择 分割性能更好的可变尺度分割算法。
在步骤S110中,基于光谱类似性对多光谱影像进行第一次分割,对 生成的影像对象层进行面向对象的分类,然后再在分类的层上执行基于 分类的融合,从而获得城区与非城区分布范围的大尺度影像对象层。此 次分割可以为理解为基于像元的光谱特征进行聚类(非监督分类)的过 程,基于非监督分类再进行类合并,即融合。
在步骤S120中,以合适的小尺度对多光谱影像进行第二次分割,获 得可以表示城区完全不透水性地面独立结构单元的影像对象层,也对生 成的影像对象层进行面向对象的分类。此步骤中合适小尺度的含义为: 与选定处理的多光谱遥感影像像元地面分辨率相对应的能完全表示城区 100%不透水性地面区域的尺度。对于同一种分割方法,影像像元地面分 辨率越低,设定的尺度参数值越小;反之越大。图4为分类的完全不透 水性地面城市结构单元分布图,如图4所示,其中红色所示为完全不透 水性地面城区。
在步骤S130中,以合适的中尺度对多光谱影像进行第三次分割,获 得可以表示城区不同地块的影像对象层,结合第一次和第二次影像分割 对象层分类的特征信息,对第三次生成的可表示城区不同地块的影像对 象层进行面向对象的分类,把城区地块按不透水性程度的大小(0%, 1-25%,26-50%,51-75%,76-99%,100%)进行分类。此步骤中合适中 尺度是与步骤S120中的小尺度相对而言的,其含义为:与选定处理的多 光谱遥感影像像元地面分辨率相对应的能表示城区不同地块地面区域的 尺度。同样,对于同一种分割方法,影像像元地面分辨率越低,设定的 尺度参数值越小;反之越大。
本发明的关键之处为:对第三次生成的可表示城区不同地块的影像 对象层进行面向对象的分类时,所采用的面向对象的模糊分类器所利用 的特征包括了第一次和第二次影像分割对象层分类的特征信息。具体来 说就是,把第一次分割、分类及融合后获得的较大范围大尺度城区作为 不透水性程度分析制图的范围;把第二次分割及分类后获得的表示城区 完全不透水性地面独立结构单元的影像对象区域面积作为计算分析第三 次分割获得的城区地块不透水性程度分析的依据。
图5为城区不同地块地面不透水性程度分析图,其中不同的颜色代 表了城区地面不透水性程度的大小,例如,对于第三次分割获得的某一 城区地块对象而言,假如该地块区域内,其第二次分割及分类后获得的 表示城区完全不透水性地面独立结构单元的影像对象区域总面积占该城 区地块区域总面积为81%(或属于76-99%范围的某一个值),则该城区 地块的不透水性程度分类为“76-99%不透水地面”。依此类推,对第三次 分割获得的全部城区地块进行不透水性程度分类,共6类。如图5所示, 例如红色表示为完全不透水地面,即100%不透水地面,粉红色表示 76-99%不透水地面,橙色表示51-75%不透水地面,土黄色表示26-50% 不透水地面,黄色表示1-25%不透水地面,黄绿色表示0%不透水地面。
在步骤S140中,输出对第三次分割的影像对象层分类后的结果图, 即获得城区地块按不透水性程度大小分类的结果图。
需要说明的是,地理制图尺度是一个相对的概念,本发明的城区地 面不透水性程度分析制图方法所说的保证分析制图的精度是针对同样的 地理制图尺度下,同样的遥感影像数据条件下,相对于目前应用的“目 视解译制图分析方法”和“基于像素分类制图分析方法”而言的。就不 同的地理制图尺度下,显然,制图比例尺度越大,精度越高;不同像元 地面分辨率遥感数据,分辨率越高,其制图精度越高。
本发明可以从遥感影像上分类提取出城区并计算机分类划分不透水 性地面和透水性地面,然后依据遥感影像像元地面分辨率,计算完全不 透水性地面类别和所在城市地块的面积,获得不同城区地块地面的不透 水性程度,最后获得整个城区的不透水性程度分析图。本发明的利用遥 感影像进行城区地面不透水性程度分析制图方法与当前应用的遥感目视 解译人工制图方法相比,用计算机自动提取代替人工视觉数字化提取, 节省了大量的人力、物力和财力,效率明显提高,而且可以保证分析制 图的精度。
本发明的城区地面不透水性程度分析制图方法具有技术流程简单, 速度快,效率高等优点,完全可以替代当前正在应用的常用测算方法。 因此,具有实用性,存在较大的推广应用商业价值。
应当指出,以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面 地理解本发明,但不以任何方式限制本发明。因此,尽管本说明书参照 附图和实施方式对本发明已进行了详细的说明,但是,本领域技术人员 应当理解,仍然可以对本发明进行修改或者等同替换;而一切不脱离本 发明的精神和技术实质的技术方案及其改进,其均应涵盖在本发明专利 的保护范围当中。
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