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申请/专利权人：福州大学
申请日：2020-06-30
公开（公告）日：2022-05-13
公开（公告）号：CN111753792B
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G01N21/55
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2022.05.13#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.09#公开
摘要：本发明涉及一种计算高效的SEVI调节因子优化方法，包括以下步骤：读取遥感图像、控制窗口大小、预设中间变量、计算植被指数、相关系数误差卷积计算、逼近优化与迭代、确定最优解。本发明无需高性能计算设备的支持，能大幅提高全景影像计算SEVI的效率，并利用局部所有调节因子的均值来确定全局最优值，避免了用经验阈值作为最优值的不稳定性。本发明可以有效提高SEVI调节因子最优值的计算时间，对快速、准确获取消除地形本影和落影干扰的复杂地形山区植被信息具有重要的科学意义与经济价值。
主权项：1.一种计算高效的SEVI调节因子优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：读取数据：读取一幅山地遥感图像，包括近红外波段反射率数据Bnir、红光波段反射率数据Bred，并记图像行列号为R×C；步骤S2：控制窗口大小：设置初始窗口大小为A行B列，A∈1,R，B∈1,C；步骤S3：预设中间变量：预设R行C列数值全是255的数组FS与ES0，同时预设S行S列的卷积核hS，当A≥B时，S＝A，否则S＝B；其中，FS为预设包含所有窗口内fΔlopt的数组，fΔlopt为窗口内局部最优调节因子；ES0为预设包含所有窗口内误差的数组；步骤S4：植被指数计算：计算整幅图像的比值植被指数RVI、阴影植被指数SVI和阴影消除植被指数SEVI；步骤S5：以hS为卷积核对整幅图像计算出来的RVI、SVI、SEVI、RVI2、SVI2、SEVI2、SEVI×RVI、SEVI×SVI执行卷积操作，并计算当前fΔ对应下的ESfΔ；其中，RVI2为RVI的平方、SVI2为SVI的平方、SEVI2为SEVI的平方、SEVI×RVI为SEVI与RVI的乘积、SEVI×SVI为SEVI与SVI的乘积，fΔ为调节因子，ESfΔ为当前fΔ包含所有窗口内误差的数组；步骤S6：逼近优化，令fΔ从0到1，以L1为间隔，依次递增迭代更新FS与ES0；步骤S7：全局最优值确定，选用FS中所有fΔlopt的平均值作为研究区遥感图像的全局最优调节因子fΔgopt。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 一种计算高效的SEVI调节因子优化方法
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