一种遥感影像有效像元覆盖范围快速提取方法.pdf
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1、2023.21 科学技术创新一种遥感影像有效像元覆盖范围快速提取方法李冠达1,2(1.自然资源部第三航测遥感院,四川 成都;2.自然资源部西南山地自然资源遥感监测工程技术创新中心,四川成都)前言遥感影像有效像元覆盖范围的提取对于遥感分类、解译、影像拼接等多方面研究与测绘产品生产、管理、遥感影像统筹、自然资源监管等多方面应用具有重要作用。目前,遥感影像有效范围像元覆盖范围提取有三类:2012 年高娟等提出区域生长法1;2014 年王慧贤等提出扫描线法2;2015 年,陶强强等在扫描线法基础上提出两阶段扫描法3;2019 年,高磊等提出阈值法4;2021 年,饶锦蒙等在阈值法基础上提出矢量边界法5
2、。本文鉴于遥感影像有效范围的连续性,提出一种快速准确的遥感影像有效像元覆盖范围提取方法。该方法在保证有效范围准确性的同时,有效降低了算法的时间复杂度,大大提高了遥感影像有效像元覆盖范围的提取效率。1原理与方法设有遥感影像 I,其有效范值的取值范围为 rv。则当满足 I(x,y)沂rv时,位于 y 行 x 列的像元位于有效范围内。为求遥感影像的有效范围,我们还需对影像进行矢量化得出其地理空间位置,设 I 的地理坐标与像元坐标的仿射变换为 祝,则有遥感影像有效范围琢v=F(I),满足公式(1),其中 Xp=1 x yT。(1)上述方法可以准确提取遥感影像的有效范围,然而处理过程中需要对每一个像元进
3、行分类与检索,相对于遥感影像的单边尺寸,其时间复杂度为 O(n2),应用于数据量较大的遥感影像时,其运算效率偏低。2 加速算法为了快速探测出遥感影像有效范围边界,可以对遥感影像 I 进行降采样处理,则有 Id=D(I,k),且满足公式(2)。其中 k 为降采样系数,且满足 k1。(2)所得 Id即为降采样遥感影像,设 I 的像元列数为m,像元行数为 n,则 Id的像元列数为 km,像元行数为kn。这样我们就得到了一个像元更少的遥感影像,可以快速检测出精确度较低的影像有效范围边界。与此同时,若有效范围中存在取值为无效值的个别误差像元,在降采样后也会被有效剔除。采用公式(1)对 Id运算可提取精度
4、较低的遥感影像有效范围 琢d,对 琢d提取边线便可得到精确度较低的影像有效范围边界 姿d,设提取边线算法为 L,则有公式(3)。(3)设遥感影像 I 的分辨率为 籽,边界 姿d误差 着着d,并满足公式(4)。摘要:受遥感影像几何形变影响与应用需求,遥感影像中常会出现一些像元取值为无效值的无效区域,因而遥感影像有效像元覆盖范围提取是遥感影像生产与应用中常见的问题。本文提出了一种快速探测边界的有效像元覆盖范围提取方法。实验表明本文算法能够准确高效提取遥感影像有效像元覆盖范围,且适用于大数据量遥感影像。关键词:遥感影像;有效像元;覆盖范围;矢量化中图分类号院TP75文献标识码院A文章编号院2096-
5、4390渊2023冤21-0023-04,x yD I x ykIk kddL 11,vijpijI i jrF IX dxdy 基金项目:1.四川省科技计划重点研发项目国土空间规划三维智能管控关键技术研究与应用示范2022YFS0449;2.四川省自然资源科研项目 三维场景下国土空间规划智能管控关键技术研究 Ki-2022-(3)。作者简介:李冠达(1989-),男,硕士,工程师,研究方向:遥感与地理信息研发。23-科学技术创新 2023.21dk(4)以 着d为缓冲区半径,对 姿d构建缓冲区,设构建缓冲区算法为 buf,则有缓冲区 茁d满足公式(5)。(5)则遥感影像有效范围的精确边界 E
6、 必然在缓冲区 茁d内。采用公式(1)对 Ib提取有效范围便可得出在缓冲区 茁d内的有效范围 琢b,则利用公式(6)便可求得准确的遥感影像有效范围。(6)改进后的加速算法避免了对遥感影像的完全像素检测,大量的有效范围与无效范围内的像元不再需要被检测,而只有有效范围边界附近的像元需要被检测,那么这个检测范围,相对于遥感影像的单边尺寸,其时间复杂度为 O(n)。3算法实现3.1像元分类在提取遥感影像有效范围提取之前,我们需要对遥感影像像元分类,标准的遥感影像往往会设定单一的无效像元的取值,称之为无效值6,这样我们便很容易将两类像元进行分类。然而对于一些没有设定无效值的遥感影像,我们则需要判断其有效
7、像元与无效像元的取值范围,并进行分类。一般遥感影像有效像元取值服从正态分布,无效像元的取值则服从脉冲分布,带有无效像元的影像整体呈现双峰分布,因此采用最大类间方差法(OTSU)7便可以对遥感影像的有效范围与无效范围进行有效分类。依据最大类间方差法,则有分类算法 c 满足公式(7),其中 滓 为类间方差。(7)3.2缓冲区分块改进算法理论上可以只检测 茁d中的像元,便可提取遥感影像有效范围的边界,然而影像是一个像元矩阵,我们无法利用缓冲区范围直接提取像元数据,事实上完全依照该公式,我们仍然需要对影像的像元进行完全检测以判断哪些像元是处于该范围内的。因此在算法的实现中,我们可以将缓冲区域分割为更小
8、的矩形区域,从而提取与这些矩形区域向对应的像元矩阵进行检测。如图 1 所示,我们可以将遥感影像分块为 l伊l 的像元矩阵,如公式(8)所示。(8)对 Irc范围矢量化,则有 Irc对应得空间范围如公式(9)所示。(9)将 驻rc与公式(5)所得的缓冲区 茁d相交后获取正外接矩形,便可获得在 l伊l 尺度下最小的分块,如公式(10)所示,MBR 为获取正外接矩形函数。(10)对分割后的缓冲区块 茁rc进行反向的仿射变换获取其对应像元的行列位置,则可得 茁rc对应的像元矩阵,应用公式(1)便可提取 茁rc内的有效范围 琢rc。那么遥感影像有效范围便可采用公式(11)得出。(11)3.3矢量化的简化
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