一种基于监督分类和DEM的露天开采区边界提取方法

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于监督分类和数字高程模型(digitalelevation model,DEM)的露天开采区提取方法。

背景技术

矿产资源是我国社会经济发展的重要物质基础，露天开采具有资源回采率高、劳动效率高、机械化程度高、安全条件好、生产成本低等优点，广泛的露天开采导致了煤矿的重大变化，对环境造成了严重的破坏。如何做到快速、准确、实时的监测矿山开发成为解决矿山自然环境问题的重中之重。由于遥感具有范围广、信息量大、获取信息快、效益高等技术优势，已经成为区域露天开采区信息提取和监测的重要手段。

现有基于遥感影像进行露天开采区提取的方法主要分为人工方法和传统遥感自动提取方法。目视解译方法主观性较强且工作效率低，传统遥感自动提取方法主要利用遥感影像不同波段所携带的光谱信息，没有考虑对象的空间、纹理等信息，易产生错分。

DEM差值可以有效地反映区域高程变化，基于监督分类和DEM进行露天开采区边界提取，可快速、准确地提取大范围露天开采区。

发明内容

本发明的目的在于提供一种露天开采区提取方法，以ENVI和ArcGIS为平台，综合遥感监督分类的技术优势及开采前后的高程变化，快速、准确地提取大范围露天开采区。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于监督分类和DEM的露天开采区边界提取方法，该方法包括以下步骤：

S1：选取指定区域开采后对应的质量较优的Landsat 8 OLI影像，并对其进行预处理，得到Image1；

S2：以与步骤1选取的Landsat 8 OLI影像同一时期的高分辨率Google Earth影像为参照建立训练样本，并对Image1进行监督分类，获得含分类信息的Image2；

S3：将Image2中分类信息为露天开采区的栅格转为矢量，得到矢量数据Vector1；

S4：在ArcGIS中对矢量数据Vector1中的矢量要素进行空洞和碎斑处理，得到只含露天开采区边界1信息的矢量数据A；

S5：以ArcGIS为平台，对指定区域开采前后的两期DEM分别作投影处理，得到影像DEM1和影像DEM2；

S6：对DEM1和DEM2进行配准并作相减运算，得到含高程差值信息的影像Elevation1；

S7：对影像Elevation1作二值化处理过滤掉低于阈值的高程差信息，获得含露天开采区高程差信息的影像Elevation2；

S8：提取影像Elevation2中有露天开采区高程差信息的区域对应的栅格并转为矢量，得矢量数据Vector2；

S9：对矢量数据Vector2进行空洞和碎斑处理，得到含露天开采区边界2信息的矢量数据B；

S10：在ArcGIS中对矢量数据A和矢量数据B作相交运算，得到含真实露天开采区边界信息的矢量数据C。

进一步，S1中所述质量较优的Landsat 8 OLI影像，是以云量低于10％且指定区域内无云为条件筛选获得的。

进一步，所述S1中的预处理为辐射定标和大气校正。

进一步，所述S2中的监督分类为支持向量机法，且分类后进行聚类处理。

进一步，所述S3和S8中栅格转矢量的边界均为原边界，未进行光滑处理。

进一步，所述S4和S9中的碎斑处理，具体为筛选面积小于0.02km2的多边形并删除。

进一步，S5所述的投影处理为WGS1984地理坐标系、UTM投影坐标系。

进一步，S6所述的配准是在ArcGIS中以开采前的DEM1为基准对开采后的DEM2作配准。

进一步，S7所述的二值化阈值为5m。

与现有技术相比，本发明提供的露天开采区提取方法，基于ENVI和ArcGIS平台，以同一时期的高分辨率Google Earth影像建立训练样本对Landsat 8OLI影像进行监督分类，提取露天开采区边界1；对开采前后的两期DEM进行配准并相减，以5m为阈值，提取露天开采区边界2；二者相交，从而快速、准确地提取大范围露天开采区。

附图说明

图1是实施例方法流程图；

图2是实施例采用的开采后的Landsat 8 OLI影像；

图3是实施例提取的露天开采区边界1，底图为Landsat 8 OLI影像；

图4是实施例采用的开采前的DEM；

图5是实施例采用的开采后的DEM；

图6是实施例提取的露天开采区边界2，底图为Landsat 8 OLI影像；

图7是实施例提取的露天开采区边界，底图为Landsat 8 OLI影像。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1-7，本实施以安徽省铜陵市辖区为例，进行露天开采区边界的提取。图2是用于监督分类的开采后的Landsat 8 OLI影像，行列号为39/120，云量为1.56％，成像时间为2014年6月11日，作为图1中的“质量较优的影像”。

具体地，本发明提供的方法的步骤如下：

(1)在ENVI中对开采后质量较优(即以云量低于10％且指定区域内无云为条件筛选获得的)的Landsat 8 OLI影像(图2)作预处理(即辐射校正和大气校正)，得到Image1；

(2)以与步骤1选取的Landsat 8 OLI影像对应同一时期的高分辨率Google Earth影像为参照建立训练样本，并对Image1采用支持向量机法进行监督分类，对分类结果作聚类处理，获得含分类信息(分类信息指对影像中植被、河流等内容进行属性标定的，对相应的区域进行鉴别并标定属性)的Image2；

(3)将Image2中分类信息为露天开采区的栅格转为矢量，得到矢量数据Vector1(鉴于指定区域内可能含多个露天开采区，对应的影像Image2中分类信息为露天开采区的区域为多个，本步骤的目的在于获得所有露天开采区的矢量数据)；

(4)在ArcGIS中对指定区域对应的开采前的DEM(图4)和开采后的DEM(图5)进行投影处理，得到DEM1和DEM2，投影均为WGS_1984_UTM_Zone_50N；

(5)对DEM1和DEM2进行配准并作相减运算，得到含高程差值信息的影像Elevation1(即所得影像中含有高程差信息，存在高程差的原因由露天开采、工地施工挖掘等造成，其分布呈区域性，高程差越大且越集中则对应露天开采区的可能性越大，因此为了筛选出露天开采区进行步骤6)；

(6)以5m为阈值对Elevation1作二值化处理，即过滤掉低于阈值的高程差信息剩余的高程差值信息对应的影像区域为露天开采区，提取露天开采区对应栅格并转为矢量，得到矢量数据Vector2(本步骤首先将高程差较小的区域经过二值化处理后过滤掉，这样可有效去除因土方挖掘等产生的较小的高程差区域，从而将露天开采区对应的大高程差和范围广的区域实现了有效保留，即剩余区域极大可能为露天开采区，获取含有对应区域的矢量数据为后继步骤提供操作基础)；

(7)在ArcGIS中对Vector1和Vector2进行空洞处理并去除面积小于0.02km

(8)对矢量数据A和矢量数据B作相交运算，得到铜陵市辖区露天开采区边界(图7)。

在本说明书的描述中，参考术语“实施例”的描述意指结合该实施例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例中以合适的方式结合。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。