申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院

申请日：2024-02-05

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911488A

主分类号：G06T7/62

分类号：G06T7/62;G06T7/136;G06V20/13;G06V10/766

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提供了一种混合像元校正的水华面积提取方法，包括：获取研究区的中低空间分辨率影像数据和高空间分辨率影像数据，并对影像进行数据的预处理；计算NDVI，得到灰度图，并利用分割阈值对所得灰度图进行阈值分割，得到水华分布二值图；根据中低空间分辨率水华分布二值图获取中低空间分辨率蓝藻水华像元集合；参考对应空间位置的高空间分辨率影像水华分布二值图，计算中低空间分辨率蓝藻水华像元集合中的像元水华面积比例；对中低空间分辨率蓝藻水华像元集合内的像元NDVI值和水华面积比例，采用多项式回归分析模型，建立NDVI与水华面积比例的关系模型；采用水华像元占比累加公式，获取中低空间分辨率影像校正后水华面积。

主权项：1.一种混合像元校正的水华面积提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1获取研究区的中低空间分辨率影像数据GIm和高空间分辨率影像数据SIm，并对影像进行数据的预处理，数据预处理包括：辐射定标、大气校正、几何校正和图像裁剪，预处理后分别得到GI和SI，其中GI图像的大小为row×col；2计算影像GI和SI的归一化植被指数NDVI，得到植被指数的灰度图，分别为gNDVI和sNDVI，并采用目视解译法获取水华分割阈值分别为t1和st，进而对所得灰度图进行阈值分割，得到各二值图，分别为GNDVI和SNDVI；其中，GNDVI和SNDVI中各像元的取值为0或1，0代表该处为非蓝藻水华，1代表该处为蓝藻水华；3利用步骤2所得的二值图GNDVI，对GNDVI中各像元pixeli,j进行分类，将其归类至像元集合P，包括蓝藻水华像元集合Palgae、非水华水体像元集合Pno-algae；其中，i,j代表第i行的第j列，i＝1,2,…,row，j＝1,2,…,col；4利用步骤2所得的二值图SNDVI,对蓝藻水华像元集合Palgae计算像元水华面积比例pixelRi,j；5利用步骤3所得的蓝藻水华像元集合Palgae，对Palgae中像元pixeli,j对应的gNDVI值和pixelRi,j，采用多项式p进行回归分析，得到回归方程求解参数kii＝0,1,2,…,n；6利用步骤5所得的参数ki，其中，i＝0,1,2,…,n,建立归一化植被指数NDVI与水华面积比例的关系模型rx；7利用步骤6所得建立归一化植被指数NDVI与水华面积比例的关系模型rx与步骤2所得的灰度图gNDVI，采用水华像元占比累加公式Sr，获取影像GI校正后水华面积。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种混合像元校正的水华面积提取方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD