基于复杂网络的国产高分卫星影像海岸线自动提取方法研究

In order to achieve automatic coastline interpretation with high accuracy, and play the advantage of the high spatial resolution of the High Resolution Satellite Image of China, study idea of regarding the coastline as the boundary between the land covers indicators will be used, and coastlines interpretations of bedrock, artificial, sandy, silty and biological seacoasts types will be probed respectively. Considering the high accuracy land cover classification is the premise of the high accuracy coastline detection, thinking mode of combining macro and micro will be imitated as that of artificial visual interpretation, spatial pattern characteristics will be included, and a classification method for fine land covers will be realized based on complex network theory. To eliminate the error introduced by atmospheric correction, the conventional process of “first atmospheric correction and then application” is broken, the common atmospheric conditions will be investigated and classified, and the coastline extraction rules of all types of seacoasts will be found, then the automatic coastline exaction based on rules will be realized. All these research will provide technical support for the marine management department for real time or quasi real time monitoring the dynamic changes of coastline.

以实现海岸线高精度自动解译为目标，发挥国产高分卫星影像高空间分辨率优势，采用将海岸线视为标志地物之间的边界线进行提取的研究思路，分别探讨基岩、人工、砂质、淤泥质等海岸类型的岸线提取方法。考虑到高精度的岸线提取的前提是高精度的地物分类，模仿人工目视解译时宏观-微观相结合的思维方式，扩展遥感影像中除像元、对象概念层次之外的更高概念层次的空间格局特征，综合“空间格局-对象-像元”多个不同概念层次的特征，采用复杂网络建模与分析方式，首先探讨一种高精度的高分辨率影像地物自动分类方法，为海岸线高精度提取奠定基础；为消除解译影像预处理中大气校正过程引入的误差，突破常规“先校正再解译”的研究思路，将常见大气状况分类，分别发现不同大气条件下高分卫星影像的海岸线提取规则，最终实现基于规则的高精度海岸线提取，以期为海洋管理部门实时/准实时的采用国产高分卫星影像监测海岸线动态变化提供技术支持。

本项目以实现海岸线高精度自动解译为目标，发挥国产高分卫星影像优势，采用将海岸线视为标志地物之间的边界线进行提取的思路，探讨了适用于多种海岸类型的岸线提取方法；考虑到地物分类是海岸线提取的关键技术之一，本项目模仿人工目视解译时宏观-微观相结合的思维方式，综合“空间格局-对象-像元”多个不同概念层次的特征，探讨了空间结构特征对地物分类的影响，进而提出了一种结合空间邻接关系特征的高分辨率影像地物分类方法；另外，为消除云覆盖的影响，本项目将常见大气状况分类，分别探讨不同大气状况下地物分类方法的差异，进而实现精细地物分类。.1..海岸线提取技术.针对砂质与粉砂淤泥质海岸，提出了一种采用多景影像的自然岸线推导算法；针对多种海岸类型混合交替出现的复杂岸段，提出了一种模拟涨潮的海岸线自动提取方法，能够提取出较为连续的岸线；针对具有河口、水道的淤泥质海岸，采用决策树与密度聚类相结合的技术，提出了一种适用于高分辨率影像的岸线提取方法，消除河口或水道的影响。.2..结合空间结构特征的地物分类技术.本项目模仿人工目视解译时宏观-微观相结合的思维方式，首先探讨了遥感影像的复杂网络建模理论，给出了遥感影像中空间结构特征的描述与计算方法。在此之上，针对海岸带地物精细分类，提出了一种结合空间邻接关系特征的高分辨率影像地物自动分类方法；针对围海养殖区和浮筏养殖区的高精度提取，提出了一种结合成排空间结构特征的海水养殖区分层分类提取方法。.3..不同大气状况图像质量分析与应用.本项目采用分类与聚类技术，分别进行不同数据源下的大气状况分析，最后将影像数据分为薄雾类、薄云类和厚云类三类；为实现不同大气状况下遥感影像信息的高精度提取，本项目以绿潮检测为例，分别给出了适用于Landsat TM/ETM+、Landsat OLI和高分1号影像的滑动窗口绿潮自适应阈值检测方法，避免了不同云覆盖图像质量的差异对绿潮检测结果的影响。