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龙图腾网获悉福建省经纬数字科技有限公司;长江大学申请的专利结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116433689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310283203.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法及系统是由陈智雄;高贤君;杨元维;冯宣;潘美美;杨栋杰;王锦洋;董斯源;陈小鸿;张跃;张永年;邢若芸;王军德设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法及系统，首先在获取水体初始结果的基础上，采用高斯滤波对影像图进行去噪处理，通过多尺度Frangi滤波提取最强响应的线性特征，再利用OTSU二值化分割算法，并结合初始结果进行光谱检查提取线性支流，将线性支流与初始结果叠加得到初步优化结果；其次，结合局部SSIM指标与互通性算法，对初步优化结果中的断流部分进行连接，实现线状水体的精确优化；最后，通过K‑means聚类提取水体部分，然后对水体聚类结果与精确优化图进行拓扑检查及光谱检查，基于影像尺寸剔除小面积的错分部分，实现块状水体的进一步优化。本发明提高了优化的自动化程度，进一步提高了水体提取的精度。

本发明授权结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对原始高分辨率遥感影像进行水体提取，自动获取水体初始提取结果； 步骤2：对原始高分辨率遥感影像，采用滤波算法及分割算法获取影像中的线性特征，并结合水体初始提取结果进行光谱检查，获取影像中的线性支流，并将线性支流与初始提取结果叠加，得到初步优化结果； 步骤3：对初步优化结果中存在的断流进行连接补充，获得线性支流的精确优化图； 步骤3的具体实现包括以下子步骤： 步骤3.1：通过初步优化结果提取河流的骨架及端点； 步骤3.2：根据河流端点，获取可能的断流区域的外接矩形及相应的影像子图； 设定一定的距离阈值遍历河流端点，以两个端点为一组，以端点为对角线向外延伸预设距离，设为外接矩形的两个斜对角，以此获得其外接矩形和对应的影像子图； 步骤3.3：结合局部SSIM指标与互通性算法，连接补充断流区域； 对每个影像子图，计算子图中每个像素的SSIM值，设定一定的指标阈值，若某一像素点的SSIM值处于两端点的SSIM值的指标阈值范围内，则认为其与两端点结构相似，以此类推，获得子图中的与两端点结构相似的像素点； 利用获得的像素点，通过连通域算法，得到子图中的不同连通区域并进行标记，若两端点为同一标记时，认为两端点为同一连通域，并将该连通区域增补至步骤1的初步优化结果中，得到水体的精确优化结果，实现线性支流的精确优化； 步骤4：提取高分辨率遥感影像中的水体部分，然后对水体聚类结果与步骤3中得到的精确优化图进行拓扑检查及光谱检查，基于影像尺寸剔除小面积的错分部分，实现块状水体的进一步优化，得到最终水体优化结果； 步骤4的具体实现包括以下子步骤： 步骤4.1：利用K-means聚类，将影像图进行分类，计算精确优化结果与各个类别的重合程度，重合程度最高的类别判定为水体类别，得到聚类水体结果； 步骤4.2：将聚类水体结果与精确优化结果进行拓扑分析，得到相交部分与非相交部分，对于两者的相交部分进行保留； 步骤4.3：对非相交部分进行光谱检查，首先分别累加整张影像中对应精确优化结果的水体像素点的RGB值，并计算得到整张影像中水体的平均RGB值，设定一定的误差参数，然后依据该平均RGB值扫描非相交部分，将不超出误差参数的非相交部分判定为水体；然后将通过光谱检查的非相交水体输出至精确优化结果中，得到进一步优化结果； 步骤4.4：依据影像尺寸大小设定一定面积阈值，剔除步骤4.3得到的优化结果中的水体面积小于上述面积阈值的部分，得到最终水体优化结果。

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