遥感图像地块分割与提取--中国期刊网

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遥感图像地块分割与提取

发表时间：2021/5/13 来源：《中国教育信息化》2021年2月作者：胡燕超任宏燕丁炜

[导读] 本文旨在利用卫星获取的遥感图像数据的图片，计算八幅耕地标签图中耕地在各图像中所占比例，并从两幅测试图像中提取出耕地，制作耕地标签图，计算图像中耕地所占比例，进而提出能够快速、精准的识别出田块的创新思路。

华北理工大学胡燕超任宏燕丁炜 063210

摘要：本文旨在利用卫星获取的遥感图像数据的图片，计算八幅耕地标签图中耕地在各图像中所占比例，并从两幅测试图像中提取出耕地，制作耕地标签图，计算图像中耕地所占比例，进而提出能够快速、精准的识别出田块的创新思路。
关键词：卫星遥感影像；信息提取；图像识别；四叉树分解；
        引言
        耕地是农业生产的重要资源，是人们赖以生存的基础。目前，高精度的耕地信息提取主要还是依靠人工解译，耗费大量人力、财力且效率较低。随着遥感和地理信息系统的发展，利用卫星遥感影像识别并提取耕地，并对耕地进行遥感制图，使得耕地的调查和研究可以大面积、快速、实时地进行，从而节省人力、物力，保证粮食安全、生态安全以及可持续发展，遥感图像的耕地识别算法研究将对耕地遥感制图提供重要帮助。
        为此，本文利用卫星获取的遥感图像数据的图片，计算八幅耕地标签图中耕地在各图像中所占比例，并从两幅测试图像中提取出耕地，制作耕地标签图，计算图像中耕地所占比例，进而提出能够快速、精准的识别出田块的创新思路。
        1符号说明

        2模型的建立与求解
        2.1计算八幅图像中耕地所占比例
        1程序计算过程
编写Matlab程序，计算data1到data8中的耕地所占比例：用size函数得到图片总的像素的行数和列数，用行数乘列数得到总的像素个数。data—reference为二值图像，二值图像的像素值只有0或1，图中像素值为1的点代表耕地，求出图像中像素值为1的像素个数，用像素值为1的个数除以总的像素个数得到Data1到Data8图像中的耕地所占比例，从而得到程序所计算的结果。
        2八幅图像中耕地所占比例

        2.2从两幅测试图像中提取出耕地，制作耕地标签图，计算耕地所占比例
        1edge图像分析函数提取耕地，制作耕地标签图
        （1) edge图像分析函数
        edge是Matlab函数，功能是采用灰度图像I作为它的输入，并返回一个与I相同大小的二值化图像BW，在函数检测到边缘的地方为1，其他地方为0，即BW = edge(I)[1]。
        （2）程序提取图中耕地的过程
        编写Matlab程序，提取两幅测试图像中的耕地，并制作耕地标签图：test需要先用rgb2gray函数把彩色图转换为灰度图，edge函数的roberts算子对灰度图进行边缘检测，然后使用imdilate函数和imerode函数对图像进行膨胀和腐蚀转化为二值图像。
        2qtdecomp四叉树分解函数提取耕地，制作耕地标签图
        （1）qtdecomp四叉树分解函数
        qtdecomp是Matlab函数，可实现图像的四叉树分解。
        S=qtdecomp(I,Threshold,[MinDim,MaxDim])[2]
        （2）程序提取图中耕地的过程
        编写Matlab程序，提取两幅测试图像中的耕地，并制作耕地标签图：用rgb2gray函数把彩色图转换为灰度图，qtdecomp函数将一块图像分成四块同等大小的方块，然后判断每块是否满足测试标准，如果满足则不再分解，否则再分成四块，并对每块应写用测试标准；反复迭代下去，直到所有块均满足标准。得到的结果会包含不同大小的块[3]。
        3edge函数和qtdecomp函数提取结果对比
        （1) 对比分析edge函数和qtdecomp函数提取结果
        ①使用edge函数提取的图像边界清晰；而使用qtdecomp函数提取的图像边界较模糊。
        ②使用edge函数提取的图像比使用qtdecomp函数提取的图像对耕地的描绘更加详细。
        （2) 结论
        通过对比分别使用edge函数和qtdecomp函数提取两幅测试图像中耕地的结果可知：使用edge函数提取的图像比使用qtdecomp函数提取的图像和原图的相似度更高，提取的结果更为准确，故选用edge函数提取的图像作为两幅测试图像的耕地提取结果。
        4计算Test1和Test2中的耕地所占比例
        （1) 程序计算过程
编写Matlab程序，计算data1到data8中的耕地所占比例：test需要先用edge函数的roberts算子对灰度图进行边缘检测，使用imdilate函数和imerode函数对图像进行膨胀和腐蚀转化为二值图像，再用size函数得到图片总的像素的行数和列数，用行数乘列数得到总的像素个数。二值图像的像素值只有0或1，图中像素值为1的点代表耕地，求出图像中像素值为1的像素个数，用像素值为1的个数除以总的像素个数得到耕地所占比例。
        （2）两幅测试图像中耕地所占比例

4总结
利用卫星获取的遥感图像数据的图片，计算出了八幅耕地标签图中耕地在各图像中所占比例，并成功地从两幅测试图像中提取出耕地，制作了耕地标签图，计算出图像中耕地所占比例，为快速、精准地识别出田块提供新的解决方法和创新思路。
参考文献
[1]余成波. 数字图像处理及MATLAB实现[M]. 重庆大学出版社, 2003.
[2]张汗灵. MATLAB在图像处理中的应用. 清华大学出版社, 2008.
[3]刘保柱,苏彦华,张宏林.MATLAB 7.0从入门到精通（修订版）. 人民邮电出版社, 2016.