一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法技術

一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法：選定研究區域，獲取覆蓋所述研究區域的遙感影像數據；對所述遙感影像進行預處理，獲得預處理后的遙感圖像；進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，生成自動分類的地表分類圖；獲取覆蓋所述研究區域的數字高程模型DEM數據；結合數字高程模型DEM，對所述地表分類圖進行人工修正；采用DEM數據融合處理技術，將所述DEM數據與地表分類圖數據進行融合處理，生成三維可視化遙感影像地表分類模型；本發明專利技術將平面遙感圖像與DEM相結合，高精度多源數據融合，在建立的地表分類識別與判讀專家參與下，基于精確的分類識別方法，建立三維可視化遙感影像地表分類模型，實現快速精準分類及達到三維可視化的效果。

Method for making land surface classification model of three-dimensional visual remote sensing image

A method of making a classification model of 3D visualization of remote sensing image surface: selected research areas, access to remote sensing data the study area coverage; on the remote sensing image preprocessing, remote sensing images obtained after pretreatment; land cover classification information of computer automatic extraction, automatic classification of surface classification map DEM data acquisition; digital elevation model covering the study area; combined with the digital elevation model DEM, through artificial modification of the surface classification map; using fusion technology of DEM data, the DEM data and surface classification map data fusion, 3D visualization of remote sensing image classification surface model; the invention of the plane the remote sensing image is combined with DEM, multi-source data fusion in high precision, surface classification and interpretation of experts established based on participation. An accurate classification and recognition method is used to establish a 3D visualization remote sensing image surface classification model, so as to achieve fast and accurate classification and achieve the effect of three-dimensional visualization.

【技術實現步驟摘要】
一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法
本技術適用于地理信息系統制圖領域，具體說是一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法。
技術介紹
隨著數字城市、數字國土和數字地球等一系列地理信息系統的實施與發展，遙感圖像以其所含的豐富信息量和直觀的表達，為人類從多視角與多尺度認識地球提供新的方法與新手段，LandsatTM影像具較高空間分辨率、波譜分辨率、極為豐富的信息量和較高定位精度，能滿足有關農、林、水、土、地質、地理、測繪、區域規劃、環境監測等專題分析和編制1∶10萬或更大比例尺專題圖，修測中小比例尺地圖的要求。但傳統的遙感影像圖，在目視判讀中多造成錯覺，特別是沒有遙感背景知識的人往往把河流看成山脊、把山脊看成河流，應用起來給人們造成很大的麻煩。而以數字高程模型(DEM)為高程的三維遙感影像雖有很大的優越性，但在描述二維信息方面很不方便。
技術實現思路
針對現有的缺陷或不足，本專利技術提供了一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法，其特征在于，包括下列步驟：步驟1，選定研究區域，獲取覆蓋所述研究區域的遙感影像數據；步驟2，對所述遙感影像進行預處理，獲得預處理后的遙感圖像；步驟3，進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，生成自動分類的地表分類圖；步驟4，獲取覆蓋所述研究區域的數字高程模型DEM數據；步驟5，結合數字高程模型DEM，對所述地表分類圖進行人工修正；步驟6，采用DEM數據融合處理技術，將所述DEM數據與地表分類圖數據進行融合處理，生成三維可視化遙感影像地表分類模型；優選地，其中，所述步驟1，獲取的遙感影像數據為TM影像。優選地，其中，所述步驟2，對所述遙感影像進行預處理包括：幾何校正、圖像增強、圖像鑲嵌。優選地，其中，所述步驟3，對遙感圖像進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，具體為：步驟3-1，針對研究區域范圍，設置分割尺度，對所述遙感影像進行影像分割，得到多個待分類區域；步驟3-2，提取各待分類區域的光譜、形狀、紋理特征信息；步驟3-3，采集所述遙感影像中所具有的全部地表類型作為影像分類的依據，將每一類型的樣本采集數據輸入到分割矢量結果中，并對樣本點所在區域的屬性進行屬性標注；步驟3-4，選擇分類算法和相應參數，執行遙感影像的地表自動分類。優選地，其中，所述步驟3-1，所述分割尺度的確定根據地形的復雜程度來確定的，影像分割的尺度決定著分割的圖斑的細化程度，分割尺度越小則圖斑分割得越精細，在地形相對單一的地域采用的大分割尺度,反之則設置小的分割尺度。優選地，其中，所述步驟3-4，采用的分類算法為：針對每個分割后的待分類區域i，分別求取其與各已知地表類型的樣本區域j之間的相關性C，全部地表類型為n類，其中，其中，Xi為待分類區域i的光譜特征值，為待分類區域i的光譜特征平均值，Xj為樣本區域j的光譜特征值，為樣本區域j的光譜特征平均值，Si為待分類區域i的像素面積，Sj為樣本區域j的像素面積，a為調節參數。對于每一個待分類區域i，分別計算得到其與n個類型的樣本區域j之間的n個相關性數值，選取所述n個相關性數值中數值最大且大于0的相關性所對應地表類型，將該待分類區域i歸類于所述地表類型；如果其所有n個相關性數值都小于0，則把該待分類區域i設置為未知分類。對于每一個待分類區域i，分別計算得到其與n個類型的樣本區域j之間的n個相關性數值，選取所述n個相關性數值中數值最大且大于0的相關性所對應地表類型，將該待分類區域i歸類于所述地表類型；如果其所有n個相關性數值都小于0，則把該待分類區域i設置為未知分類。優選地，其中，所述步驟3-2，所述光譜特征包括亮度、飽和度或色調，所述形狀特征包括協方差、像素面積、周長、長寬比、寬度、高度和密度。優選地，其中，所述步驟5，結合數字高程模型DEM，對所述地表分類圖進行人工修正，具體包括：參考DEM中的地表高程信息以及遙感影像中地表形狀、紋理特征，對未知分類的待分類區域進行人工地表分類，并對計算機自動分類的地表分類進行進一步的人工修正，修正操作包括：修改分類屬性，剔除小圖斑，修改圖斑邊界，合并相鄰同屬性的圖斑等。本專利技術將平面遙感圖像與DEM相結合，高精度多源數據融合，在建立的地表分類識別與判讀專家參與下，基于精確的分類識別方法，建立三維可視化遙感影像地表分類模型，實現快速精準分類及達到三維可視化的效果。附圖說明圖1本專利技術所提出的方法流程圖。具體實施方式為了更好地理解本專利技術，下面結合附圖參考實施例的描述，對本專利技術的方法進行進一步的說明。為了全面理解本專利技術，在以下詳細描述中提到了眾多具體細節。但是本領域技術人員應該理解，本專利技術可以無需這些具體細節而實現。在實施例中，不詳細描述公知的方法、過程、組件，以免不必要地使實施例繁瑣。參見圖1所示，本專利技術的一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法，其特征在于，包括下列步驟：步驟1，選定研究區域，獲取覆蓋所述研究區域的遙感影像數據；步驟2，對所述遙感影像進行預處理，獲得預處理后的遙感圖像；步驟3，進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，生成自動分類的地表分類圖；步驟4，獲取覆蓋所述研究區域的數字高程模型DEM數據；步驟5，結合數字高程模型DEM，對所述地表分類圖進行人工修正；步驟6，采用DEM數據融合處理技術，將所述DEM數據與地表分類圖數據進行融合處理，生成三維可視化遙感影像地表分類模型；優選地，其中，所述步驟1，獲取的遙感影像數據為TM影像。優選地，其中，所述步驟2，對所述遙感影像進行預處理包括：幾何校正、圖像增強、圖像鑲嵌。優選地，其中，所述步驟3，對遙感圖像進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，具體為：步驟3-1，針對研究區域范圍，設置分割尺度，對所述遙感影像進行影像分割，得到多個待分類區域；步驟3-2，提取各待分類區域的光譜、形狀、紋理特征信息；步驟3-3，采集所述遙感影像中所具有的全部地表類型作為影像分類的依據，將每一類型的樣本采集數據輸入到分割矢量結果中，并對樣本點所在區域的屬性進行屬性標注；步驟3-4，選擇分類算法和相應參數，執行遙感影像的地表自動分類。優選地，其中，所述步驟3-1，所述分割尺度的確定根據地形的復雜程度來確定的，影像分割的尺度決定著分割的圖斑的細化程度，分割尺度越小則圖斑分割得越精細，在地形相對單一的地域采用的大分割尺度,反之則設置小的分割尺度。優選地，其中，所述步驟3-4，采用的分類算法為：針對每個分割后的待分類區域i，分別求取其與各已知地表類型的樣本區域j之間的相關性C，全部地表類型為n類，其中，其中，Xi為待分類區域i的光譜特征值，為待分類區域i的光譜特征平均值，Xj為樣本區域j的光譜特征值，為樣本區域j的光譜特征平均值，Si為待分類區域i的像素面積，Sj為樣本區域j的像素面積，a為調節參數。對于每一個待分類區域i，分別計算得到其與n個類型的樣本區域j之間的n個相關性數值，選取所述n個相關性數值中數值最大且大于0的相關性所對應地表類型，將該待分類區域i歸類于所述地表類型；如果其所有n個相關性數值都小于0，則把該待分類區域i設置為未知分類。對于每一個待分類區域i，分別計算得到其與n個類型的樣本區域j之間的n個相關性數值，選取所述n個相關性數值中數值最大且大于0的相關性所對應地表類型，將本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法，其特征在于：步驟1，選定研究區域，獲取覆蓋所述研究區域的遙感影像數據；步驟2，對所述遙感影像進行預處理，獲得預處理后的遙感圖像；步驟3，進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，生成自動分類的地表分類圖；步驟4，獲取覆蓋所述研究區域的數字高程模型DEM數據；步驟5，結合數字高程模型DEM，對所述地表分類圖進行人工修正；步驟6，采用DEM數據融合處理技術，將所述DEM數據與地表分類圖數據進行融合處理，生成三維可視化遙感影像地表分類模型。

【技術特征摘要】
1.一種三維可視化遙感影像地表分類模型的制作方法，其特征在于：步驟1，選定研究區域，獲取覆蓋所述研究區域的遙感影像數據；步驟2，對所述遙感影像進行預處理，獲得預處理后的遙感圖像；步驟3，進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，生成自動分類的地表分類圖；步驟4，獲取覆蓋所述研究區域的數字高程模型DEM數據；步驟5，結合數字高程模型DEM，對所述地表分類圖進行人工修正；步驟6，采用DEM數據融合處理技術，將所述DEM數據與地表分類圖數據進行融合處理，生成三維可視化遙感影像地表分類模型。2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟1，獲取的遙感影像數據為TM影像。3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟2，對所述遙感影像進行預處理包括：幾何校正、圖像增強、圖像鑲嵌。4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟3，對遙感圖像進行地表覆蓋分類信息的計算機自動提取，具體為：步驟3-1，針對研究區域范圍，設置分割尺度，對所述遙感影像進行影像分割，得到多個待分類區域；步驟3-2，提取各待分類區域的光譜、形狀、紋理特征信息；步驟3-3，采集所述遙感影像中所具有的全部地表類型作為影像分類的依據，將每一類型的樣本采集數據輸入到分割矢量結果中，并對樣本點所在區域的屬性進行屬性標注；步驟3-4，選擇分類算法和相應參數，執行遙感影像的...

【專利技術屬性】
技術研發人員：胡煜，王一，李宇光，
申請(專利權)人：航天星圖科技北京有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11