【CN110070035A】一种多光谱遥感影像分类方法和系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910319458.6

(22)申请日 2019.04.19

(71)申请人 中国科学院遥感与数字地球研究所

地址 100101 北京市朝阳区大屯路甲20号

北

(72)发明人 高海亮　顾行发　程天海　余涛　

孙源　刘其悦　

(74)专利代理机构 北京中政联科专利代理事务

所(普通合伙) 11489

代理人 肖佳

(51)Int.Cl.

G06K 9/00(2006.01)

G06K 9/62(2006.01)

(54)发明名称

一种多光谱遥感影像分类方法和系统

(57)摘要

一种多光谱遥感影像分类方法和系统。该分

类方法采用十进制编码方法对多波段进行压缩，

将多个波段的灰度值转换成一个十进制编码值，

且编码的位数和波段数相同，采用最小距离法或

光谱夹角法对所有十进制编码进行聚类分类，得

到聚类中心的参考十进制编码，并根据最小距离

法或光谱夹角法计算所有十进制编码和参考十

进制编码对应的类别属性，最后，通过索引的方

式实现整个多光谱遥感影像的自动分类。本发明

的多光谱遥感影像分类方法处理相比于现有的

分类方法具有精度更高、

处理速度更快的特点。权利要求书3页 说明书11页 附图10页CN 110070035 A 2019.07.30

C N 110070035

A

权　利　要　求　书1/3页CN 110070035 A

1.一种多光谱遥感影像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

读取多光谱遥感影像，获取所述影像中每个像素在预定波段的灰度值；

分别统计所述多光谱遥感影像的所有像素在各预定波段的灰度直方图，获取每个灰度值对应的直方图分布频率；

对直方图分布频率大于一预定分布频率的灰度值进行十进制编码压缩处理，建立所述灰度值在预定波段对应的十进制编码；

对所述十进制编码进行聚类分析，获得参考十进制编码；

为所有十进制编码和参考十进制编码分配分类赋值，建立索引查找表；

根据所述索引查找表对所述多光谱遥感影像的灰度值进行分类并保存分类结果。

2.根据权利要求1所述的多光谱遥感影像分类方法，其特征在于，所述对直方图分布频率大于一预定频率分布的灰度值进行十进制编码压缩处理，建立所述灰度值在预定波段对应的十进制编码的步骤包括：

获取压缩系数；

根据所述压缩系数对各预定波段的灰度值进行十进制编码压缩，得到被压缩的灰度值；

对被压缩的灰度值建立所述预定波段对应的十进制编码。

3.根据权利要求2所述的多光谱遥感影像分类方法，其特征在于，按照下式获取压缩系数Gain：

Gain＝max(DN main)/Scale (1)

其中，DN main为直方图分布频率大于所述预定分布频率对应的灰度值数据集；max为取最大值函数，Scale为压缩比例，取值设为9。

4.根据权利要求3所述的多光谱遥感影像分类方法，其特征在于，根据所述压缩系数对各预定波段的灰度值进行十进制编码压缩：

DN new＝round(DN old/Gain) (2)

其中，DN old是原始多光谱遥感影像的灰度值，DN new是经过压缩后的灰度值，取值范围为0-9，round是取整函数。

5.根据权利要求4所述的多光谱遥感影像分类方法，其特征在于，所述对被压缩的灰度值建立所述预定波段对应的十进制编码包括：

假设预定波段共有N个；

十进制编码＝DN new1*1+DN new2*10+……DN newi*10i-1+……DN newN*10N-1；

其中，DN new1为第1个波段的被压缩的灰度值，DN new2为第2个波段的被压缩的灰度值，DN newi为第i个波段的被压缩的灰度值，i∈N,DN newN为第N个波段的被压缩的灰度值。

6.根据权利要求1-5任一项所述的多光谱遥感影像分类方法，其特征在于，所述预定波段包括四个波段，分别是蓝波段，绿波段，红波段和近红外波段。

7.根据权利要求1-5任一项所述的多光谱遥感影像分类方法，其特征在于，对所述十进制编码进行聚类分析，获得参考十进制编码的步骤包括：

对所有的十进制编码进行直方图统计，得到十进制编码对应的直方图分布频率；

提取分布频率大于一预定频率的十进制编码，作为M类初始化聚类中心，M为分布频率大于一预定频率的十进制编码的类别数；

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