申请/专利权人：北京师范大学

申请日：2021-12-27

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114418911B

主分类号：G06T5/50

分类号：G06T5/50;G06V20/10;G06V10/774;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.05.20#实质审查的生效;2022.04.29#公开

摘要：本发明公开一种对遥感影像统计回归降尺度并提高水体清晰度的方法，包括：S101、图像统计回归关系计算，在两种不同分辨率的数据之间建立关系，使得粗分辨率数据能够通过计算公式得到细分辨率的数据值；S102、图像降尺度处理；S103、河道流量计算；S104、水体清晰度评估：计算相对河长占比、河道中水体连续性值来评估图像中水体清晰度。本发明可提升图像中受云雾影响的部分区域的水体清晰度；不会减少数据量；应用本发明方法后原本分辨率较粗的遥感影像数据分辨率会提升，而同时其结果也能与细分辨率遥感影像数据互相补充使用，保留了两种数据各自的优势。

主权项：1.一种对遥感影像统计回归降尺度并提高水体清晰度的方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：S101、图像统计回归关系计算在两种不同分辨率的数据之间建立关系，使得粗分辨率数据能够通过计算公式得到细分辨率的数据值；具体过程如下：读取两种不同分辨率的NDWI数据：1粗分辨率数据集A与细分辨率数据集B，将粗分辨率数据集A中的每一份数据a’与细分辨率数据集B中每一份具有同一时间属性的数据b’一一对应组成一对数据；2把粗分辨率数据集A中每一份数据的每一个大格点按照细分辨率数据集B的分辨率分解成和细分辨率数据集B一样大小的小格点，并把原粗分辨率数据集A的大格点的值赋给分解后的小格点；3将新的每一对数据a与数据b格点一一对应；借助统计线性回归函数即公式1至3，模拟两个函数之间的线性相关系数Coe，把数据a与Coe相乘后再与数据b相减得到残差数据Res；Obji，j＝Coei，j×Orii，j+Resi，j1Resi，j＝Obji，j-Coei，j×Orii，j2Regi，j＝Coei，j×Orii，j+Resi，j3式中Obj为数据b，Ori为数据a，Coe为数据b关于数据a的相关系数，Res为残差影像，Reg为回归后影像，i，j分别对应影像中格点的行、列序号；S102、图像降尺度处理：根据所述步骤S101确定的粗、细分辨率数据之间的关系，将需要降尺度的粗分辨率数据集C每一份数据处理成与细分辨率数据集B统一分辨率后代入公式1中，计算得到需要降尺度的粗分辨率数据集C对应的新的细分辨率数据集D，并对新的细分辨率数据集D内的数据重新统计所有格点上的数值，按照每个格点数值与所有格点的平均值的差除以统计值中最大值与最小值的差，得到的商作为每个格点的新数值，来对结果归一化处理，便于计算与查看结果，具体归一化公式如下： 式中P为格点新数值，V为格点原始数值，Vave为每份数据中的所有格点影像值的平均值，Vmax为统计值中最大值，Vmin为统计值中最小值；S103、河道流量计算：通过现有的遥感计算流量原理，构建出河流的模拟形态和流量计算公式，完成从水面面积到河道流量的计算过程；借助现有的遥感测流计算方法，输入无人机测量得到的数字表面模型数据、实测水深、坡降数据，构建水利几何关系，并输入糙率与流速数据，拟合出得到河流断面形状；通过谷歌地球引擎计算平台获取站点的历史遥感影像并计算成NDWI图像值，对图像中选取水体、陆地训练区，批量获取水体阈值，在训练区中得到河道内的表示水体的格点以及分布区域，并统计计算得到在河道内的水体宽度，带入所述的水利几何关系，计算得到河道流量值；S104、水体清晰度评估计算以下两个数值来评估图像中水体清晰度：①通过无人机在检测站点拍摄生成的高精度低空影像来框选出河流范围，提取训练区学习的水体NDWI阈值，对范围内的水体像元数进行统计，计算得到河道范围内的水体面积，并从河道范围内提取平均河道宽度，与水体面积相除得到河道水体长度，计算其在河道整体长度中的相对河长占比L；②通过统计在河道内的连续水体斑块数量，除以总水体面积，与1做差值，计算得到河道中水体连续性值C；具体计算公式如下： Li＝Ai÷RWi×LHi6式中i为对应河流序号，Ni表示i河的连续水体斑块数，Ai表示i河的水体总格点数，RWi表示河宽，LHi表示河道整体长度。

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权利要求：

百度查询： 北京师范大学 一种对遥感影像统计回归降尺度并提高水体清晰度的方法

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