專利名稱：一種近岸陸上水體的識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及遙感目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域，特別是涉及一種近岸陸上水體的識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
近岸區(qū)域是陸地與海洋的結(jié)合部與過(guò)渡地帶，這里的環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)受到來(lái)自陸地和海洋雙重作用的影響。它們對(duì)于大范圍內(nèi)各種自然過(guò)程變化所引起的波動(dòng)和人類活動(dòng)的影響十分敏感，生態(tài)系統(tǒng)相當(dāng)脆弱。隨著海洋經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展以及海岸帶開發(fā)力度的進(jìn)一步增大，近岸區(qū)域的生態(tài)環(huán)境正不斷遭到破壞，并呈逐漸加劇的趨勢(shì)。近岸陸上的水體包括庫(kù)塘、湖泊以及河流等，它們是近海岸帶生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，同時(shí)也是人類賴以生存和進(jìn)行近海資源開發(fā)的基礎(chǔ)。因此，及時(shí)獲取近岸陸上的水體分布，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)近岸陸上水體信息的變化對(duì)近海岸帶區(qū)域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)以及近海岸帶資源開發(fā)具有重大意義。遙感是指不接觸物體本身，用間接的手段來(lái)獲取目標(biāo)狀態(tài)信息的方法，因其具有大面積同步數(shù)據(jù)獲取、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，正逐漸成為環(huán)境監(jiān)測(cè)的重要手段，因此， 可利用遙感技術(shù)提取近岸陸上的水體信息。一般而言，從遙感影像中獲取水體信息可以分為兩個(gè)步驟進(jìn)行，第一步是從遙感圖像中提取水體，將水體與非水體分離；第二步是通過(guò)遍歷水體信息得到每一個(gè)水體對(duì)象的形狀特征，如周長(zhǎng)、面積、形狀指數(shù)等，然后根據(jù)這些形狀特征對(duì)水體對(duì)象進(jìn)行識(shí)別。然而，在近岸區(qū)域內(nèi)，除庫(kù)塘、以及湖泊等內(nèi)陸水體外，還存在著海洋水體，而近海岸陸上地區(qū)往往都有入海河流存在，如果采用上述的一般方法會(huì)不可避免的將這些入海河流歸入海洋中。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)提供一種能識(shí)別近岸陸上水體、 且能提高近岸陸上水體的識(shí)別效率的近岸陸上水體識(shí)別方法。本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為該近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于包括如下步驟步驟一、利用水體在遙感圖像中的光譜特征，將水體信息和非水體信息在獲得的遙感圖像中進(jìn)行區(qū)分，將獲得的遙感圖像形成水體——非水體二值圖像；步驟二、在經(jīng)過(guò)步驟一得到的水體——非水體二值圖像基礎(chǔ)上，獲取水體對(duì)象的面積信息，設(shè)置水體對(duì)象的面積閾值為Si，將面積小于Sl的水體對(duì)象去除；步驟三、采用圖像退化技術(shù)對(duì)所述步驟二中的獲得的結(jié)果進(jìn)行處理，將海洋信息用特定的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，而其他水體用不同于海洋的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)入海河流與海洋水體的分離；步驟四、在所述步驟三的基礎(chǔ)上，利用圖像恢復(fù)技術(shù)對(duì)近海岸陸地上的水體信息進(jìn)行恢復(fù)；步驟五、計(jì)算經(jīng)步驟四恢復(fù)處理的二值圖像中水體對(duì)象的面積、周長(zhǎng)、面積周長(zhǎng)比、主軸長(zhǎng)度、長(zhǎng)寬比這些性狀特征，構(gòu)建水體分類決策樹，以決策樹分類方法對(duì)水體信息進(jìn)行分類，識(shí)別具體的水體類型。作為改進(jìn)，所述步驟五中，構(gòu)建水體分類決策樹的構(gòu)建規(guī)則為(1)、利用水體對(duì)象的面積信息將水體對(duì)象劃分為湖泊、大面積河流與庫(kù)塘、小面積河流兩大類；O)、在湖泊、大面積河流分類中，通過(guò)水體對(duì)象的形狀指數(shù)區(qū)分湖泊和大面積河流；(3)、在庫(kù)塘、小面積河流分類中，通過(guò)水體對(duì)象的形狀指數(shù)區(qū)分庫(kù)塘和小面積河流；然后，在決策樹的每一節(jié)點(diǎn)上，設(shè)計(jì)分類器，完成近岸陸上水體類型的識(shí)別。在所述步驟一中利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)法提取遙感圖像中的水體信息， 計(jì)算遙感圖像中的水體信息的改進(jìn)水體指數(shù)值，設(shè)零為閾值，對(duì)改進(jìn)水體指數(shù)值進(jìn)行閾值分割，將水體信息和非水體信息在獲得的遙感圖像中進(jìn)行區(qū)分以形成水體——非水體二值圖像。在所述步驟二中，水體對(duì)象的面積閾值Sl是根據(jù)遙感圖像的比例尺精度要求以及誤差允許范圍來(lái)決定的，Sl =M2P,式中的M為遙感圖像比例尺的分母，P為誤差允許范圍；然后通過(guò)掃描線方法對(duì)水體——非水體二值圖像中的水體像元進(jìn)行連通性搜索，獲取水體對(duì)象的面積信息，將面積小于門限值Sl的水體對(duì)象去除。在所述步驟三中，通過(guò)構(gòu)建瓦片金字塔的方法進(jìn)行圖像退化，設(shè)待處理圖像為瓦片金字塔的第零層，按每2X2個(gè)像元合成一個(gè)像元，該像元的值為對(duì)應(yīng)四個(gè)像元的均值， 該均值為整數(shù)的方法生成第一層，然后在第一層的基礎(chǔ)上運(yùn)用相同的方法構(gòu)建第二層，如此重復(fù)，直至所構(gòu)建的圖像能忽略河流信息為止；將海洋信息用特定的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，而其他水體用不同于海洋的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記。在所述步驟四中，利用圖像恢復(fù)技術(shù)對(duì)近海岸陸地上的水體信息進(jìn)行恢復(fù)的具體方法為設(shè)圖像退化的層數(shù)為n，首先以第η層圖像fn(i，j)為基礎(chǔ)，結(jié)合第n-1層圖像4-“1，k)，采用以下規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第n-1層圖像f'^d，k)如果fn(i， j)為海洋標(biāo)記，則f’ 4(1，k)標(biāo)記為海洋；如果f^d，k)為水體標(biāo)記值，且fn(l/2， k/2)不是海洋標(biāo)記值，則f’ ^(1, k)標(biāo)記為其他陸上水體，其中2Xi < 1 < 2Χ +1, 2Xj < 2Xj+l，采用上述規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第n-2層圖像，如此循環(huán)，直到恢復(fù)到第一層圖像。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于(1)、有效提高了近岸陸上水體的識(shí)別精度，近岸陸上水體的精度提高主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面一方面，近海岸區(qū)域由于海洋以及入海河流的普遍存在使得水體類型識(shí)別變得復(fù)雜，傳統(tǒng)水體識(shí)別方法會(huì)不可避免的將入海河流歸入海洋中，本發(fā)明提供的方法利用圖像的退化與復(fù)原技術(shù)有效地實(shí)現(xiàn)了海洋和入海河流的分離；另一方面，本發(fā)明綜合利用水體對(duì)象的面積、周長(zhǎng)、形狀指數(shù)等形狀特征建立水體類型決策樹，可以將水體細(xì)分為庫(kù)塘、 湖泊以及河流三種類型，有效提高了水體識(shí)別的精度；O)、實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理，減少人機(jī)交互，由于近岸陸上的水體類型較為復(fù)雜以及有海洋水體的存在，傳統(tǒng)的識(shí)別方法往往需要人工干預(yù)；本發(fā)明提供的方法利用圖像退化與恢復(fù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)入海河流的自動(dòng)提取，通過(guò)構(gòu)建水體類型決策樹，實(shí)現(xiàn)近岸陸上水體的自動(dòng)識(shí)別，大幅度減少了人工干預(yù)，提高了工作效率。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例中近岸陸上水體識(shí)別方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例中近岸陸上水體分類決策樹結(jié)構(gòu)圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。本發(fā)明提供的近岸陸上水體的識(shí)別方法，其包括如下步驟步驟一、利用水體在遙感圖像中的光譜特征，將水體信息和非水體信息在獲得的遙感圖像中進(jìn)行區(qū)分，利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)法(簡(jiǎn)稱MNDWI指數(shù)法)提取遙感圖像中的水體信息，計(jì)算遙感圖像中的水體信息的改進(jìn)水體指數(shù)值，設(shè)零為閾值，對(duì)改進(jìn)水體指數(shù)值進(jìn)行閾值分割，將水體信息和非水體信息在獲得的遙感圖像中進(jìn)行區(qū)分以形成水體一非水體二值圖像；步驟二、在經(jīng)過(guò)步驟一得到的水體——非水體二值圖像基礎(chǔ)上，獲取水體對(duì)象的面積信息，設(shè)置水體對(duì)象的面積閾值為Si，將面積小于Sl的水體對(duì)象去除；在該步驟中，水體對(duì)象的面積閾值Sl是根據(jù)遙感圖像的比例尺精度要求以及誤差允許范圍來(lái)決定的，Sl = M2P,式中的M為遙感圖像比例尺的分母，P為誤差允許范圍；然后通過(guò)掃描線方法對(duì)水體一非水體二值圖像中的水體像元進(jìn)行連通性搜索，獲取水體對(duì)象的面積信息，將面積小于門限值Sl的水體對(duì)象去除；步驟三、采用圖像退化技術(shù)對(duì)所述步驟二中的獲得的結(jié)果進(jìn)行處理，將海洋信息用特定的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，而其他水體用不同于海洋的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)入海河流與海洋水體的分離；在該步驟中，通過(guò)構(gòu)建瓦片金字塔的方法進(jìn)行圖像退化，設(shè)待處理圖像為瓦片金字塔的第零層，按每2X 2個(gè)像元合成一個(gè)像元，該像元的值為對(duì)應(yīng)四個(gè)像元的均值，該均值為整數(shù)的方法生成第一層，然后在第一層的基礎(chǔ)上運(yùn)用相同的方法構(gòu)建第二層，如此重復(fù)，直至所構(gòu)建的圖像能忽略河流信息為止；將海洋信息用特定的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，而其他水體用不同于海洋的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記；步驟四、在所述步驟三的基礎(chǔ)上，利用圖像恢復(fù)技術(shù)對(duì)近海岸陸地上的水體信息進(jìn)行恢復(fù)；在該步驟中，利用圖像恢復(fù)技術(shù)對(duì)近海岸陸地上的水體信息進(jìn)行恢復(fù)的具體方法為設(shè)圖像退化的層數(shù)為n，首先以第η層圖像fn(i，j)為基礎(chǔ)，結(jié)合第η-l層圖像f^d， k)，采用以下規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第n-1層圖像f'yd，k)如果fn(i，j)為海洋標(biāo)記，則fWLk)標(biāo)記為海洋；如果Hk)為水體標(biāo)記值，且fn(l/2，k/2)不是海洋標(biāo)記值，則f， -!(1, k)標(biāo)記為其他陸上水體，其中2Xi≤1≤2Xi+l，2Xj≤k≤2Xj+l， 采用上述規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第n-2層圖像，如此循環(huán)，直到恢復(fù)到第一層圖像；步驟五、計(jì)算經(jīng)步驟四恢復(fù)處理的二值圖像中水體對(duì)象的面積、周長(zhǎng)、面積周長(zhǎng)比、主軸長(zhǎng)度、長(zhǎng)寬比這些性狀特征，構(gòu)建水體分類決策樹，以決策樹分類方法對(duì)水體信息進(jìn)行分類，識(shí)別具體的水體類型；在該步驟中，構(gòu)建水體分類決策樹的構(gòu)建規(guī)則為(1)、利用水體對(duì)象的面積信息將水體對(duì)象劃分為湖泊、大面積河流與庫(kù)塘、小面積河流兩大類；
O)、在湖泊、大面積河流分類中，通過(guò)水體對(duì)象的形狀指數(shù)區(qū)分湖泊和大面積河流；(3)、在庫(kù)塘、小面積河流分類中，通過(guò)水體對(duì)象的形狀指數(shù)區(qū)分庫(kù)塘和小面積河流；然后，在決策樹的每一節(jié)點(diǎn)上，設(shè)計(jì)分類器，完成近岸陸上水體類型的識(shí)別。以下是結(jié)合一幅成圖比例尺為1 500的遙感圖像進(jìn)行近岸陸上水體的識(shí)別方法第一步是提取遙感圖像中水體信息，并對(duì)水體信息進(jìn)行矢量化，得到水體的矢量圖斑讀取TM遙感圖像，獲取圖像寬度m為6942、圖像高度η為7627、波段數(shù)為7等圖像屬性信息；TM影像中的第二波段為綠光波段，第五波段為中紅外波段，在內(nèi)存中創(chuàng)建行數(shù)為m 列數(shù)為η波段數(shù)為1的臨時(shí)影像文件IMGmndwi,針對(duì)原始遙感圖像中的每個(gè)像素P(x, y)計(jì)算其 MNDWI 值，即 DNmndwi = (DN (x, y, 2) -DN (χ, y, 5)) / (DN (χ, y, 2) +DN (χ, y, 5))；以 0 為閾值， 對(duì)DNmndw計(jì)算結(jié)果進(jìn)行閾值分割，并將分割結(jié)果寫入臨時(shí)影像文件IMGmndwi,生成由像素值 “0-1”構(gòu)成的水體——非水體二值圖像，其中“0”代表水體，“1”代表非水體。第二步是在第一步的基礎(chǔ)上，獲取水體對(duì)象的面積信息，并去除面積較小的水體對(duì)象非水體噪音干擾根據(jù)成圖比例尺1 500及誤差允許范圍5%，計(jì)算出面積門限值為125000m2，通過(guò)掃描線方法對(duì)第一步操作生成的水體——非水體二值圖像中的像元值為 “1”的進(jìn)行連通性搜索，獲取每個(gè)水體對(duì)象的面積信息，并將面積小于125000m2的水體對(duì)象中所包含像元賦值為“0”。第三步是采用圖像退化技術(shù)對(duì)第二步中獲得的結(jié)果進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)入海河流與海洋水體的分離通過(guò)構(gòu)建瓦片金字塔的方法進(jìn)行圖像退化，設(shè)原圖為瓦片金字塔的第零層， 按每2X2個(gè)像元合成一個(gè)像元(該像元的值為對(duì)應(yīng)四個(gè)像元的均值，該均值為整數(shù))的方法生成第一層，然后在第一層的基礎(chǔ)上運(yùn)用相同的方法構(gòu)建第二層，如此重復(fù)。當(dāng)退化到第六層時(shí)，圖像幾乎不存在河流信息；將海洋信息用數(shù)值“100”進(jìn)行標(biāo)記。第四步是在第三步處理的基礎(chǔ)上，利用圖像恢復(fù)技術(shù)，對(duì)陸地上的養(yǎng)殖水塘、湖泊、水庫(kù)、河流等近海岸陸上水體信息進(jìn)行恢復(fù)首先以第三步構(gòu)建的瓦片金字塔的最頂層即第六層f6(i，j)為基礎(chǔ)，結(jié)合第五層圖像f5(l，k)，采用以下規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第五層圖像f’5(l，k)順序讀取瓦片金字塔第6層的像元值，如果f6(i，j)的值為“100”， 則將f’ 5(1，k)賦值為“100”;如果f5(l，k)的值為“0”，且&(1/2，k/2)的值不為“100”， 則將f，5(1，k)賦值為0，其中2Xi彡1彡2Xi+l，2X j彡k彡2X j+Ι ；采用上述規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第四層圖像，如此循環(huán)，直到恢復(fù)到第一層圖像；第五步是綜合利用近海岸陸上水體的幾何特征，構(gòu)建水體類型識(shí)別決策樹(如說(shuō)明書附圖2所示)，設(shè)置面積指數(shù)S為100km2，將水體分為大于IOOkm2和小于IOOkm2兩大類；設(shè)置形狀指數(shù)Il為0. 18，用于區(qū)分湖泊與面積較大的河流；設(shè)置形狀指數(shù)12為0. 13， 用于區(qū)分庫(kù)塘和細(xì)小河流。通過(guò)掃描線遍歷圖像的方法可以提取水體對(duì)象的面積、周長(zhǎng)、以及形狀指數(shù)等信息，在此基礎(chǔ)上以決策樹分類方法將水體對(duì)象進(jìn)行分類，識(shí)別出具體的水體類型，參見圖2所示。
權(quán)利要求
1.一種近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于包括如下步驟步驟一、利用水體在遙感圖像中的光譜特征，將水體信息和非水體信息在獲得的遙感圖像中進(jìn)行區(qū)分，將獲得的遙感圖像形成水體——非水體二值圖像；步驟二、在經(jīng)過(guò)步驟一得到的水體——非水體二值圖像基礎(chǔ)上，獲取水體對(duì)象的面積信息，設(shè)置水體對(duì)象的面積閾值為Si，將面積小于Sl的水體對(duì)象去除；步驟三、采用圖像退化技術(shù)對(duì)所述步驟二中的獲得的結(jié)果進(jìn)行處理，將海洋信息用特定的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，而其他水體用不同于海洋的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)入海河流與海洋水體的分離；步驟四、在所述步驟三的基礎(chǔ)上，利用圖像恢復(fù)技術(shù)對(duì)近海岸陸地上的水體信息進(jìn)行恢復(fù)；步驟五、計(jì)算經(jīng)步驟四恢復(fù)處理的二值圖像中水體對(duì)象的面積、周長(zhǎng)、面積周長(zhǎng)比、主軸長(zhǎng)度、長(zhǎng)寬比這些性狀特征，構(gòu)建水體分類決策樹，以決策樹分類方法對(duì)水體信息進(jìn)行分類，識(shí)別具體的水體類型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于所述步驟五中，構(gòu)建水體分類決策樹的構(gòu)建規(guī)則為(1)、利用水體對(duì)象的面積信息將水體對(duì)象劃分為湖泊、大面積河流與庫(kù)塘、小面積河流兩大類；(2)、在湖泊、大面積河流分類中，通過(guò)水體對(duì)象的形狀指數(shù)區(qū)分湖泊和大面積河流；(3)、在庫(kù)塘、小面積河流分類中，通過(guò)水體對(duì)象的形狀指數(shù)區(qū)分庫(kù)塘和小面積河流；然后，在決策樹的每一節(jié)點(diǎn)上，設(shè)計(jì)分類器，完成近岸陸上水體類型的識(shí)別。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于在所述步驟一中利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)法提取遙感圖像中的水體信息，計(jì)算遙感圖像中的水體信息的改進(jìn)水體指數(shù)值，設(shè)零為閾值，對(duì)改進(jìn)水體指數(shù)值進(jìn)行閾值分割，將水體信息和非水體信息在獲得的遙感圖像中進(jìn)行區(qū)分以形成水體——非水體二值圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于在所述步驟二中，水體對(duì)象的面積閾值Sl是根據(jù)遙感圖像的比例尺精度要求以及誤差允許范圍來(lái)決定的，Sl = M2P,式中的M為遙感圖像比例尺的分母，P為誤差允許范圍；然后通過(guò)掃描線方法對(duì)水體一非水體二值圖像中的水體像元進(jìn)行連通性搜索，獲取水體對(duì)象的面積信息，將面積小于門限值Sl的水體對(duì)象去除。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于在所述步驟三中，通過(guò)構(gòu)建瓦片金字塔的方法進(jìn)行圖像退化，設(shè)待處理圖像為瓦片金字塔的第零層，按每2X 2 個(gè)像元合成一個(gè)像元，該像元的值為對(duì)應(yīng)四個(gè)像元的均值，該均值為整數(shù)的方法生成第一層，然后在第一層的基礎(chǔ)上運(yùn)用相同的方法構(gòu)建第二層，如此重復(fù)，直至所構(gòu)建的圖像能忽略河流信息為止；將海洋信息用特定的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記，而其他水體用不同于海洋的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)記。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于在所述步驟四中，利用圖像恢復(fù)技術(shù)對(duì)近海岸陸地上的水體信息進(jìn)行恢復(fù)的具體方法為設(shè)圖像退化的層數(shù)為 n，首先以第η層圖像fn(i，j)為基礎(chǔ)，結(jié)合第n-1層圖像 ^αΛ)，采用以下規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第η-1層圖像Plri(Lk)如果fn(i，j)為海洋標(biāo)記，則Plri(Lk)標(biāo)記為海洋；如果4-“1，k)為水體標(biāo)記值，且4(1/2，k/2)不是海洋標(biāo)記值，則f，^(1, k)標(biāo)記為其他陸上水體，其中2Xi ( 1彡2Xi+l，2Xj彡k彡2Xj+l，采用上述規(guī)則進(jìn)行圖像恢復(fù)，生成新的第n-2層圖像，如此循環(huán)，直到恢復(fù)到第一層圖像。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種近岸陸上水體的識(shí)別方法，其特征在于包括如下步驟步驟一、將獲得的遙感圖像形成水體——非水體二值圖像；步驟二、將面積小于閾值面積的水體對(duì)象去除；步驟三、采用圖像退化技術(shù)實(shí)現(xiàn)入海河流與海洋水體的分離；步驟四、利用圖像恢復(fù)技術(shù)對(duì)近海岸陸地上的水體信息進(jìn)行恢復(fù)；步驟五、計(jì)算經(jīng)步驟四恢復(fù)處理的二值圖像中水體對(duì)象的面積、周長(zhǎng)、面積周長(zhǎng)比、主軸長(zhǎng)度、長(zhǎng)寬比這些性狀特征，構(gòu)建水體分類決策樹，以決策樹分類方法對(duì)水體信息進(jìn)行分類，識(shí)別具體的水體類型。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于有效提高了近岸陸上水體的識(shí)別精度。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102542259SQ20111045165
公開日2012年7月4日 申請(qǐng)日期2011年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月29日
發(fā)明者尹天鶴, 尹志, 楊帆, 梁方楚, 滕宇, 陸星家, 陳軍, 陳志榮 申請(qǐng)人:寧波工程學(xué)院