遥感影像分割水体多边形轮廓概括方法
【技术领域】
[0001 ]本发明设及一种遥感影像分割水体多边形轮廓概括方法。
【背景技术】
[0002] 伴随着遥感影像空间分辨率的显著提高，从运些高空间分辨率遥感影像(IK0N0S， 如ic化ird，Wo;rldView，GeoEye，等）中提取目标地物已成为可能。图像分割作为基于对象的 遥感影像分析核屯、技术已受到广泛关注，目前集成到eCognition软件的多尺度分割方法是 该领域的代表性究成果，为基于遥感影像的GIS数据工程化采集提供了一种全新的作业模 式。一般通过图像分割技术生成的多边形轮廓呈现出银齿状并含有大量的冗余点（见图1， 边缘线条），不符合地理信息系统(GIS)的数据需求及生产标准，必须通过轮廓概括优化方 法给予消除。
[0003] 由于高空间分辨率遥感影像数据自身的复杂性，对于轮廓概括方法一般很难建立 全局性的参数模型来引导参数设置W实现对各个多边形逐个进行优化。通常轮廓优化的参 数选择依赖于操作者经验或随机性尝试，即依靠试错法来进行。此外，一组固定的轮廓优化 参数通常对应于整个多边形数据集，并没有考虑到数据集中每个多边形几何形状特征的差 异性。
[0004] -般情况下，多边形轮廓概括优化算法可分为W下Ξ种类型：
[0005] (1)距离约束类方法:如Douglas-化ucker法和径向距离法。运类方法具有高执行 效率的优势，相比于其他方法可W很方便地应用到实际工程。
[0006] (2)角度约束类方法：如角度预测函数法，它使用角度作为限制条件压缩冗余节 点，并已经成功的应用于地图等高线数据的概括。角度计算一般会使算法的计算量显著增 加，在实际工程应用中需要加 W改进。
[0007] (3)面积约束类方法:如Visvalingam最小面积误差发法，它在最小化面积误差的 前提下，W消除对应于最小有效区域的点来实现多边形概括。面积计算一般会使算法的计 算量显著增加，在工程应用中亦需加 W改进。
[000引上述Ξ大类方法应用于基于对象高空间分辨率遥感影像分割轮廓概括时，均存在 一定的局限性。
【发明内容】
[0009] 针对上述问题，本发明的目的在于提供一种遥感影像分割水体多边形轮廓概括方 法，解决遥感影像分割水体多边形银齿状轮廓和大量冗余点的概括优化问题。
[0010] 为达到上述目的，本发明所述一种遥感影像分割水体多边形轮廓概括方法，其步 骤包括：
[0011] 通过遥感影像数据分割获取整幅图像的初步分割结果，利用水体指数对分割获取 的物理影像基元进行目标识别，获得初始分割水体多边形链表数据集；
[0012] 统计数据集包含水体多边形的数目N，将水体多边形W链表形式保存；
[0013] 对初始分割水体多边形集合中的每一个多边形逐一进行概括处理；
[0014] 将概括处理完的水体多边形轮廓链表集合输出保存。
[0015] 优选地，对初始分割水体多边形集合中的每一个多边形逐一进行概括处理的步骤 包括：
[0016] 确定一待概括多边形几何中屯、点，得到距中屯、点最远的第一边缘点，W及距第一 边缘点最远的第二边缘点；第一边缘点和第二边缘点将多边形分为第一弧段和第二弧段； 选择第一边缘点和第二边缘点为初始点集；
[0017] 对第一弧段和第二弧段确定垂直和径向距离阔值；
[0018] 依据与垂直和径向距离阔值的判断获得多边形弧段的概括处理结果。
[0019] 为了达到上述目的，本发明所述一种遥感影像分割水体多边形轮廓概括系统，包 括：
[0020] 初步分割单元，用于通过遥感影像数据分割获取整幅图像的初步分割结果；
[0021 ]目标识别单元，用于利用水体指数对分割获取的物理影像基元进行目标识别，获 得初始分割水体多边形链表数据集；
[0022] 基元链表生成存储单元，用于统计数据集包含水体多边形的数目N，将水体多边形 W链表形式保存；
[0023] 多边形概括单元，用于对初始分割水体多边形集合中的每一个多边形逐一进行概 括处理；
[0024] 多边形轮廓链表存储单元，用于将概括处理完的水体多边形轮廓链表集合输出保 存。
[0025] 本发明的有益效果为：
[0026] 本发明通过对遥感影像分割水体多边形轮廓概括W能够较为全面地呈现了水体 所处的常态化识别地理环境，从而确保了实验的真实和有效性。
【附图说明】
[0027] 图1是本发明所述遥感影像分割水体多边形轮廓概括方法的流程图；
[0028] 图2是含有冗余节点的分割水体多边形轮廓图；
[0029] 图3是垂向距离de和径向距离di或cb示意图；
[0030] 图4是遥感影像分割水体多边形概括工程实验数据图；
[0031 ]图5是对图4的水体分割识别检测结果示意图；
[0032] 图6是对图5进行轮廓概括优化后的结果示意图；
[0033] 图7是ID26号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0034] 图8是ID420号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0035] 图9是ID4209号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0036] 图10是ID3769号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0037] 图11是ID195号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0038] 图12是ID1462号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0039] 图13是ID4259号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0040] 图14是ID2450号河流多边形局部轮廓概括优化结果示意图；
[0041] 图15是ID1071号水体多边形轮廓概括优化结果示意图；
[0042] 图16是ID3847号水体多边形轮廓概括优化结果示意图。
【具体实施方式】
[0043] 下面结合说明书附图对本发明做进一步的描述。
[0044] 本发明所述一种遥感影像分割水体多边形轮廓概括方法，其步骤包括：
[0045] 1、通过遥感影像数据分割获取整幅图像的初步分割结果;利用水体指数对分割获 取的物理影像基元进行目标识别，获得初始分割水体多边形链表数据集，并统计数据集包 含水体多边形的数目N，将水体多边形W链表形式保存在shp文件中。
[0046] 2、对初始分割水体多边形集合中的每一个多边形逐一进行概括处理。
[0047] W图2水体多边形为例，对每一个水体多边形轮廓概括处理的流程描述如下：
[0048] (1)初始点集选择
[0049] 如图1，首先计算多边形1'化1^1，￥〇，1 = 1，2，...，11}的几何中屯、坐标0(乂〇，￥〇);其 次计算距中屯、点0最远的边缘点Pi，W及距Pi最远的边缘点P2;点Pi和P2将多边形T剖分为弧 段化rve A和化rve B;选择点Pi和P2为初始点集。
[(K)加](2)垂直和径向距离阔值参数计算
[00引]如图3, de表示垂直距离，di或cb表示径向距离。
[0化2] ①垂向距离阔值ε计算
[0053] 采用奇点叠合统计法用于计算约束垂直方向多边形Τ轮廓概括的