(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211185530.9 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 成都理工大 学 地址 610000 四川省成 都市成华区二仙桥 东三路1号 申请人 鑫辉智云集团有限公司 (72)发明人 杨容浩　吴张叶　谭骏祥　王迪　 刘汉湖　杨晓霞　李少达　 (74)专利代理 机构 重庆强大凯创专利代理事务 所(普通合伙) 50217 专利代理师 冉剑侠 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 20/13(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/20(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分 类方法及系统 (57)摘要 本发明涉及遥感影像处理技术领域， 公开了 一种面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分 类方法及系统， 包括以下步骤： 获得高分一号卫 星及哨兵二号卫星的遥感影像， 并对 所获得的哨 兵二号遥感影像进行预处理； 基于所获得的高分 一号遥感图像和哨兵二号遥感图像进行图像分 割， 获得高分像元和哨兵像元； 基于所获得的高 分像元和哨兵像元构建多源特征空间， 并保证一 个高分像元中至少包括一个哨兵像元； 基于所构 建的多源特征空间进行机器学习， 并进行地表覆 盖分类。 本发明使用成本低且区分效果 好。 权利要求书2页 说明书21页 附图4页 CN 115512159 A 2022.12.23 CN 115512159 A 1.面向对象的高分辨 率遥感影 像地表覆盖分类方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 初始遥感影像获取， 从高分一号卫星获取高分一号遥感影像， 从哨兵二号卫星获取 哨兵二号遥感影像， 并对哨兵二号遥感影像进行数据预处理； 将 高分一号遥感影像和哨兵 二号遥感影 像配准形成高分一 号配准影 像； S2、 影像分割， 对高分一号配准影像进行影像分割， 得到分块影像， 每个分块影像中至 少包含一个哨兵像元； S3、 对象特 征提取， 构建多源特 征空间； S4、 基于对象分类， 形成多层次分类结构； S5， 基于所构建的多源特 征空间和多层次分类结构， 进行地表 覆盖分类。 2.根据权利要求1所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 步骤S2中， 通过Moran ’s I指数与面积加权标准差构成 的分割质量函数， 以及RMAS指数 定量计算分割尺度， 得到全局最优分割尺度和不同地表 覆盖类型的最优分割尺度； 所述分割质量 函数为： GS＝Vnorm+MInorm 式中GS为分割质量 函数， Vnorm为归一 化加权标准差， MI norm为归一 化Moran’s I指数。 3.根据权利要求2所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 所述地表覆盖类型， 包括耕地、 林地、 建筑用地、 交通用地、 水域和未利用地。 4.根据权利要求3所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 所述全局最优分割尺度范围为10 ‑150； 耕地、 林地、 建筑用地、 交通用地、 水域和未利用 地的最优分割尺度范围分别为5 0‑60、 75‑85、 25‑35、 55‑65、 70‑80、 120‑130。 5.根据权利要求3所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 所述全局最优分割尺度为45； 耕地、 林地、 建筑用地、 交通用地、 水域和未利用地的最优 分割尺度分别为5 5、 80、 30、 60、 75、 125 。 6.根据权利要求2所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 在分割完成后， 采用Canny边缘检测算法进行分割优化， 按照低阈值为150， 高阈值为400 提取的影 像边缘信息参与分割。 7.根据权利要求1所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 所述多源特征空间包括全局多源特征空间和各个地表覆盖类型多源特征空间， 每个多 源特征空间中均包括 光谱特征、 几何特 征、 指数特征和纹理特征。 8.根据权利要求7所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 在S3中， 先建立初始多源 特征空间， 再对初始多 元特征空间进 行优化， 采用递归消除法， 剔除冗余特征； 然后选取随机森林模型作为特征优化模型， 分别对全局多源特征空间和各 个地表覆盖类型多源特征 空间进行优化， 得到全局最优多源特征 空间和各个地表覆盖类型 最优多源特 征空间。 9.根据权利要求1所述的面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法， 其特征在 于， 在S4中， 对于已构建的多源特征 空间进行单层次分类， 根据单层次分类所获得的混淆矩 阵对不同的地表覆盖类型进行可分离度计算得到可分离度计算结果； 根据可分离度计算结 果， 构建先易后难的分类顺序， 再利用层次聚类算法， 将多分类问题分解为每一层提取一个 地表覆盖类型的二分类问题， 构建多层次分类结构。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512159 A 210.面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类系统， 其特征在于， 采用权利要求1 ‑9 所述的面向对象的高分辨 率遥感影 像地表覆盖分类方法进行分类。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512159 A 3