一种遥感影像的水体二级类提取方法和装置与流程

技术特征：
1.一种遥感影像的水体二级类提取方法，其特征在于，包括：获取样本遥感影像，对所述样本遥感影像进行预处理，得到训练集，5其中，所述训练集包括：水体一级类训练集，拦水坝训练集和成片池塘训练集；利用所述训练集，对深度学习模型进行训练，得到目标模型，其中，所述目标模型包括：水体一级类提取模型、拦水坝提取模型和成片池塘提取模型；0在获取到待提取遥感影像之后，利用所述水体一级类提取模型和所述拦水坝提取模型，确定出所述待提取遥感影像的提取结果，其中，所述提取结果包括：水体一级类提取结果和拦水坝提取结果；基于所述提取结果和所述成片池塘提取模型，确定出所述待提取遥感影像中的水体二级类，其中，所述水体二级类包括：河流，水库，湖泊和5池塘。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述样本遥感影像进行预处理，得到训练集，包括：对所述样本遥感影像中的水体一级类进行标绘，得到第一遥感影像；对所述第一遥感影像进行数据增强处理，得到所述水体一级类训练集；0对所述样本遥感影像中的目标对象进行标绘，得到第二遥感影像，其中，所述目标对象包括：拦水坝的近水面，拦水坝的远水面和拦水坝的坝顶；对所述第二遥感影像进行裁剪处理，得到所述拦水坝训练集；对所述样本遥感影像进行裁剪处理，得到遥感影像块；5为所述遥感影像块添加标签，得到所述成片池塘训练集，其中，所述标签用于表征所述影像块中是否包含成片池塘。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述水体一级类提取模型和所述拦水坝提取模型，确定出所述待提取遥感影像的提取结果，包括：将所述待提取遥感影像输入所述水体一级类提取模型，得到所述水体一级类提取结果；将所述待提取遥感影像输入所述拦水坝提取模型，得到所述拦水坝提取结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述提取结果和所述成片池塘提取模型，确定出所述待提取遥感影像中的水体二级类，包括：基于所述水体一级类提取结果，确定出所述待提取遥感影像中的河流；基于所述拦水坝提取结果和所述水体一级类提取结果，确定出所述待提取遥感影像中的水库；基于所述水体一级类提取结果和所述成片池塘提取模型，确定出所述待提取遥感影像中的湖泊和池塘。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述水体一级类提取结果，确定出所述待提取遥感影像中的河流，包括：为所述水体一级类提取结果中的每个水体一级类图斑构建简单外接矩形；基于所述水体一级类图斑和所述简单外接矩形，确定出每个水体一级类图斑的目标参数，其中，所述目标参数包括：水体一级类图斑的面积与简单外接矩形的面积之间的比值，简单外接矩形的长宽比；基于所述目标参数，确定每个水体一级类图斑的综合指标；
基于所述目标参数和综合指标，确定出第一目标图斑，其中，所述第一目标图斑包括：所述比值小于预设比值的水体一级类图斑，所述长宽比大于预设长宽比的水体一级类图斑，所述综合指标大于预设阈值的水体一级类图斑；基于所述第一目标图斑内的水体确定出所述待提取遥感影像中的河流。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述拦水坝提取结果和所述水体一级类提取结果，确定出所述待提取遥感影像中的水库，包括：基于所述拦水坝提取结果和所述水体一级类提取结果，确定出第二目标图斑中的水库图斑，其中，所述第二目标图斑为所述水体一级类图斑中除所述第一目标图斑以外的水体一级类图斑，所述水库图斑为所述第二目标图斑中预设范围内存在拦水坝的图斑；基于所述水库图斑中的水体确定为所述待提取遥感影像中的水库。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述水体一级类提取结果和所述成片池塘提取模型，确定出所述待提取遥感影像中的湖泊和池塘，包括：确定出所述第二目标图斑中的第一子图斑，其中，所述第一子图斑为图斑面积小于或等于预设面积的图斑；基于所述第一子图斑内的水体确定出所述待提取遥感影像中的池塘；将所述第二目标图斑中的第二子图斑对应的简单外接矩形内的影像输入所述成片池塘提取模型，确定出第二子图斑的成片池塘提取结果，其中，所述第二子图斑为图斑面积大于预设面积的图斑，所述成片池塘提取结果用于表征所述第二子图斑中的包含的水体是否为池塘；若所述第二子图斑中的包含的成片池塘的数量大于预设数量，则所述第二子图斑中的水体为所述待提取遥感影像中的池塘；若所述第二子图斑中的包含的成片池塘的数量小于或等于预设数量，则所述第二子图斑中的水体为所述待提取遥感影像中的湖泊。8.一种遥感影像的水体二级类提取装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取样本遥感影像，对所述样本遥感影像进行预处理，得到训练集，其中，所述训练集包括：水体一级类训练集，拦水坝训练集和成片池塘训练集；训练单元，用于利用所述训练集，对深度学习模型进行训练，得到目标模型，其中，所述目标模型包括：水体一级类提取模型、拦水坝提取模型和成片池塘提取模型；提取单元，用于在获取到待提取遥感影像之后，利用所述水体一级类提取模型和所述拦水坝提取模型，确定出所述待提取遥感影像的提取结果，其中，所述提取结果包括：水体一级类提取结果和拦水坝提取结果；确定单元，用于基于所述提取结果和所述成片池塘提取模型，确定出所述待提取遥感影像中的水体二级类，其中，所述水体二级类包括：河流，水库，湖泊和池塘。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1至7任一项所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。10.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明提供了一种遥感影像的水体二级类提取方法和装置，涉及遥感影像地物解译的技术领域，包括：获取样本遥感影像，对样本遥感影像进行预处理，得到训练集，训练集包括：水体一级类训练集，拦水坝训练集和成片池塘训练集；利用训练集，对深度学习模型进行训练，得到目标模型，目标模型包括：水体一级类提取模型、拦水坝提取模型和成片池塘提取模型；在获取到待提取遥感影像之后，利用水体一级类提取模型和拦水坝提取模型，确定出待提取遥感影像的提取结果，其中，提取结果包括：水体一级类提取结果和拦水坝提取结果；基于提取结果和成片池塘提取模型，确定出待提取遥感影像中的水体二级类，解决了现有技术难以提取水体二级类的技术问题。题。题。


技术研发人员：杨历辉 王宇翔 张攀 沈均平
受保护的技术使用者：航天宏图信息技术股份有限公司
技术研发日：2023.01.06
技术公布日：2023/4/25