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申请/专利权人：福州大学

摘要：本发明提出光谱特征和空间卷积协同下的近岸海域养殖塘区提取方法，包括以下步骤；步骤S1、在DEM支持下，划定遥感影像中的水产养殖覆盖区；步骤S2、基于形态学和光谱特征，对水产养殖覆盖区中的非水体信息进行剔除，得到水产养殖覆盖区中的水体覆盖区；步骤S3、基于空间卷积，对水体覆盖区中的非养殖水体信息进行剔除以识别养殖水体；步骤S4、对步骤S3的识别结果进行后处理；本发明可以从遥感影像中自动化提取近岸海域养殖塘水体区域。

主权项：1.光谱特征和空间卷积协同下的近岸海域养殖塘区提取方法，其特征在于：包括以下步骤；步骤S1、在DEM支持下，划定遥感影像中的水产养殖覆盖区；步骤S2、基于形态学和光谱特征，对水产养殖覆盖区中的非水体信息进行剔除，得到水产养殖覆盖区中的水体覆盖区；步骤S3、基于空间卷积，对水体覆盖区中的非养殖水体信息进行剔除以识别养殖水体；步骤S4、对步骤S3的识别结果进行后处理；获取遥感影像的水产养殖塘覆盖区后，在步骤S2中对水产养殖塘覆盖区余留的非水体信息进一步剔除；具体为：依据海岸带的土地利用类型和地表覆盖特点，采用改进型组合水体指数MCIWI进行水产养殖覆盖区非水体信息的剔除，并使用基于灰度直方图一阶统计特性的OTSU算法对水产养殖塘覆盖区进行自动阈值分割；所述改进型组合水体指数MCIWI结合有可凸显建设用地特征且能提升水体与建筑、植被类非水体差异的归一化建筑指数NDBI，还结合有对林地、耕地类植被较敏感并能消除部分薄云影响和辐射影响的归一化植被指数NDVI；改进型组合水体指数MCIWI的公式为 式中，RED表示影像红光波段的反射率，NIR表示影像近红外波段的反射率，MIR表示影像中红外波段的反射率；在以OTSU算法进行自动阈值分割时，先获取水产养殖塘覆盖区水体非水体分割的最佳阈值，对MCIWI结果二值化以确定水陆边界，并进行形态学闭操作以清除养殖水体内部不相连的空洞，以最终获取水体覆盖区；所述遥感影像中，水体覆盖区由水产养殖塘水体和非养殖水体组合构成；在步骤S3中，先以改进的归一化水体指数MNDWI来区分水产养殖塘水体和非养殖水体，使两类水体细节特征得以凸显，再利用空间卷积进一步增大水产养殖塘水体和非养殖水体两类水体之间的光谱差异，增强水产养殖塘的低频信息，在获取清晰水体边界的同时，弱化水体的内部细节，然后将卷积后的图像二值化，利用阈值分割剥离非养殖水体，留下养殖水体区域；归一化水体指数MNDWI的公式为 其中，GREEN表示影像光谱中绿光波段的反射率，MIR表示影像光谱中红外波段的反射率；在步骤S3中，先利用MNDWI指数增强养殖水体的低反射信息，提高水产养殖塘网格特征的清晰度，然后在遥感影像中的水产养殖塘养殖水体和非养殖水体中分别选取N个随机点，提取并统计随机点位的MNDWI值，以对处理结果进行分离效果验证；空间卷积的具体方法为：采用5×5的低频滤波卷积核对MNDWI指数处理过的遥感图像进行空间卷积运算，再在卷积运算处理过的遥感影像中选取两类水体共M个随机点，提取随机点位的MNDWI值进行数值统计分析，以对处理结果进行分离效果验证；所述5×5的低频滤波卷积核以公式表述为

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