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申请/专利权人：苏州科技大学;浙江海洋大学
摘要：本发明涉及一种基于长时序遥感影像的海岸线提取方法，包括：构建高质量密集时序遥感影像；对高质量密集时序遥感影像进行缨帽变换；利用MSIC算法和OTSU算法进行海岸线粗提取；去除小面积水域影响，进行海岸线精提取。本发明的有益效果是：本发明充分利用覆盖研究区的所有遥感影像，基于缨帽变换获取湿度指数以准确探测海岸线空间位置。本发明流程容易实现，是对现有海岸线提取方法的有效补充，有利于提高海岸线的定位精度、反映海岸线的动态变化情况，能为海岸带资源的管理提供科学依据和技术支持，因此具有重要的实际应用意义。
主权项：1.一种基于长时序遥感影像的海岸线提取方法，其特征在于，包括：步骤1、获取覆盖研究区的遥感影像，经数据预处理后，构建高质量密集时序遥感影像；步骤2、对所述高质量密集时序遥感影像进行缨帽变换，获得亮度指数、绿度指数和湿度指数，并基于所述湿度指数构建湿度指数堆栈；步骤3、利用MSIC算法和OTSU算法进行海岸线粗提取；步骤3包括：步骤3.1、利用MSIC算法对所述湿度指数堆栈进行操作，生成湿度最大值合成影像；所述MSIC算法的公式为：MSIC＝max{F1,F2,...,Fn}式中，MSIC为最大光谱指数合成图像；F1,F2,...,Fn为不同时相输入遥感影像的光谱指数；步骤3.2、利用OTSU算法对湿度最大值合成影像进行操作，得到分割阈值；基于所述分割阈值进行水陆分割，得到海岸线粗提取结果；所述OTSU算法的公式为：g＝ω0*ω1*μ0-μ12式中，g为前景图像和背景图像的类间方差，ω0为前景图像的像素数目占图像总像素的比例，μ0为前景图像的平均灰度值，ω1为背景图像的像素数目占图像总像素的比例，μ1为背景图像的平均灰度值；步骤4、去除小面积水域影响，进行海岸线精提取。
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百度查询： 苏州科技大学 浙江海洋大学 一种基于长时序遥感影像的海岸线提取方法
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