一种河流水体存续状态的在轨星上智能判别方法与流程

本发明涉及一种河流水体存续状态的在轨星上智能判别方法，是一种基于在轨卫星实时拍摄的影像在星上完成河流水体存续状态判别的方法，属于遥感数据在轨智能应用领域。

背景技术：

1、河流水体是重要的地表覆盖类型，在水资源保障、物质运输、农业灌溉等领域发挥重要作用。由于季节、气候等因素等的影响，河流水体的存续状态往往随着时间产生变化。尤其是存在枯水期的地域，部分河流水体甚至可能存在短期的无水情况。即时地获取河流水体的存续状态有助于相关部门进行水资源的预警、管理与灌溉用水调度。

2、卫星影像由于其大面积覆盖、即时获取等特点，适合用于作为河流水体存续状态判别的主要数据源。目前，使用卫星影像数据进行河流水体存续状态判别主要通过建模提取的方法实现。从数据获取开始，流程主要包括数据下传、产品加工、样本制作、模型建立、预测提取、存续状态判别等步骤。在获取卫星下行的影像数据后，整体流程主要在地面完成。在样本制作与方法选择上，可以选择较为简单高效的指数阈值法，例如利用归一化植被指数或归一化水体指数通过阈值划分完成提取，也可以选择算法相对复杂但泛化性相对更强的深度学习方法如卷积神经网络。

3、广东省科学院广州地理研究所与南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)cn201911295740.1号专利公开了基于哨兵遥感数据的水体提取方法及装置、设备，该发明采用经过加工处理后发布的哨兵1号、2号数据产品作为数据源，将其中哨兵2号20m分辨率的数据重采样至10m分辨率，与哨兵2号原本的10m分辨率数据进行组合，构建获取归一化差异水体指数mndwi，通过设定阈值获取第一水体要素，再结合数字地形高程模型与哨兵1号数据排除提取的水体要素中的山体阴影，并去除其中像素大小过低的水体要素，得到最终的提取结果。

4、但该方法主要存在以下问题：

5、(1)任务区域不明确导致的影像有效利用率低，处理成本高。在卫星绕地运行获取的大量影像中，仅凭影像头文件信息无法简单确认是否存在河流水体，需要其他的信息。对获取的每一景影像均基于模型进行计算并提取河流水体，将导致大量的无用影像参与计算，极大降低了影像有效利用率，并且消耗了传输与计算资源。

6、(2)使用传输至地面并加工的数据产品进行数据处理存在的滞后性。在地面进行河流水体的模式，需要卫星先行将数据完成下传，再对下传的数据进行加工，得到数据产品，融合多源产品如数字高程模型dem等，进入河流水体建模提取的流程。数据下传、加工与融合，使得在获取河流水体存续状态时存在滞后，缺少实时性。

7、(3)河流水体干涸时的反射特性容易导致漏检。当河流水体无水干涸时，由于反射率特性，仅依靠光学或微波影像中的反射率信息无法自影像中检测出河流水体，进而无法依靠单张影像反映原有水体的存续情况。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种河流水体存续状态的在轨星上智能判别方法，能够自卫星拍摄的影像中快速获取河流水体存续状态，提高河流水体存续状态获取时效性与便捷性。

2、本发明进一步解决的技术问题是，通过少量的存储数据与星载定位、处理设备在星上自动完成河流水体的存续状态判别，同时减少卫星下行的数据量。

3、本发明解决技术的方案是：一种河流水体存续状态的在轨星上智能判别方法，该方法包括如下步骤：

4、在星上图像处理器设备中存入被检测河流水体矢量数据；

5、星上相机载荷对地成像，并根据星上实时获取的卫星位置信息，得到影像覆盖区域的位置信息；

6、根据含位置信息的影像和被检测河流水体矢量数据，筛选出含有河流水体的影像，即目标图像，提取目标影像覆盖区域的河流水体矢量数据并进行缓冲扩展，得到扩展河流水体矢量数据；

7、计算目标图像与水体提取相关的光谱指数，对光谱指数进行阈值判定，提取目标图像覆盖区域中的被检测河流水体信息，绘制目标影像覆盖区域的水体提取结果图；

8、将目标影像覆盖区域的水体提取结果图与扩展河流水体矢量数据进行分区统计，得到目标影像覆盖区域的水体面积；

9、根据目标影像覆盖区域的被检测水体面积，计算被检测河流水体存续系数，由被检测河流水体存续系数确定被检测河流水体的存续情况并记录。

10、优选地，所述被检测河流水体矢量数据为shp格式矢量数据，包含待检测河流水体的坐标信息文件、属性表、数据投影信息文件、几何特征索引文件，所述几何特征索引文件包括组成线或面的点的顺序，属性表中包含河流水体的名称、编号、阈值宽度、平均宽度。

11、优选地，筛选出含有河流水体的影像的具体步骤为：

12、根据影像覆盖区域的位置信息，确定影像覆盖区域的坐标范围；

13、检索矢量数据中的被检测河流水体坐标信息中是否存在位于目标影像覆盖区域的坐标范围内的坐标，若无则认为该影像不含被检测河流，若有，则认为该影像含被检测河流。

14、优选地，提取目标图像覆盖区域中的被检测河流水体信息，绘制目标影像覆盖区域的水体提取结果图的方法如下：

15、当目标影像像素点的与水体提取相关的光谱指数大于预设门限，认为该像素点位置为水体；否则，该像素点位置为非水体；

16、将水体像素的像素值被赋值为1，非水体像素被标识为0，得到目标影像覆盖区域的水体提取结果图。

17、优选地，所述目标影像覆盖区域的扩展河流水体矢量数据通过如下方法得到：

18、将存储于星载存储设备或通过上注到星载存储设备的河流水体矢量数据，跟目标影像进行坐标判别，筛选出包含在目标影像所覆盖区域的河流水体矢量，记为待处理河流水体矢量；

19、将待处理河流水体矢量作缓冲区扩展，得到目标影像覆盖区域的扩展河流水体矢量数据。

20、优选地，所述河流水体矢量数据为点状、线状或者面状矢量数据；

21、优选地，当存入的被检测河流水体矢量数据为点状或者线状矢量数据时，所述缓冲区扩展包括如下步骤：

22、依照待处理河流水体矢量数据属性表中河流水体的阈值宽度的1/2作为缓冲区半径，对待处理河流水体矢量进行缓冲区扩展，得到第一河流水体缓冲区矢量；

23、依照待处理河流水体矢量数据属性表中河流水体的平均宽度的1/2再加上2个像素宽度作为缓冲区半径，对待处理河流水体矢量进行缓冲区扩展，得到第二河流水体缓冲区矢量；

24、第二河流水体缓冲区矢量即为目标影像覆盖区域的扩展河流水体矢量数据。

25、优选地，当存入的被检测河流水体矢量数据为面状矢量数据时，所述缓冲区扩展包括如下步骤：

26、依照待处理河流水体矢量数据属性表中河流水体的阈值宽度的1/2作为缓冲区半径，对待处理河流水体矢量进行缓冲区扩展，得到第一河流水体缓冲区矢量；

27、第一河流水体缓冲区矢量作为目标影像覆盖区域的扩展河流水体矢量数据。

28、优选地，被检测河流水体存续系数为：提取水体面积/阈值水体面积。

29、优选地，被检测河流水体的存续情况通过如下方法确定：

30、(a)、若目标河流水体的河流水体存续系数>预设存续系数门限，则标记为存续状态正常；

31、(b)、若目标河流水体的河流水体存续系数<＝预设存续系数门限，则标记为存续状态异常。

32、本发明与现有技术相比的有益效果是：

33、(1)、本发明能够根据实时获取的影像实时进行水体存续状态判别，提升了水体存续状态信息获取的时效性；

34、(2)、本发明将河流水体存续状态判别的计算转移到了卫星上，减少了卫星在满足相应任务需求时下行的数据量，有效缓解了数据冗余；

35、(3)、本发明根据河流水体矢量数据提供的信息与gnss定位信息，能够通过简单映射关系就在影像数据参与处理前就确定影像中是否存在目标河流水体，进而极大减少了无效影像参与计算；

36、(4)、本发明利用矢量数据作为文件，可以通过矢量数据确定目标河流水体的范围，的引入与利用减少了城区建筑物阴影的误检与干涸后河流水体的漏检对存续状态判别的影响；

37、(5)、本发明在轨卫星能够持续获取影像，能够持续依据影像进行河流水体存续状态判别，从而更早地对河流水体存续状态发生变化的区域进行预警。