一种融合遥感特征分析的建筑垃圾波谱特征库系统

摘要

本发明提供了一种融合遥感特征分析的建筑垃圾波谱特征库系统，属于建筑垃圾波谱特征库技术领域，包括波谱数据采集模块、波谱数据库设计模块、波谱数据库建立模块、波谱数据库集成模块、波谱数据库测试与验收模块和系统更新及维护模块。本发明解决了建筑垃圾产生后存放和处理的监测问题。

说明书

技术领域

本发明属于建筑垃圾波谱特征库技术领域，尤其涉及一种融合遥感特征分析的建筑垃圾波谱特征库系统。

背景技术

地物以其固有的特性反射、吸收、辐射和透射电磁波。不同地物呈现出不同波长的电磁波反射、辐射及散射特性，成为遥感手段进行目标物探测和识别的理论基础，而地物的波谱数据库的建成对定量遥感建模、地表参数反演及环境生态监测等具有重要作用。近年来典型地物波谱库主要集中在土壤、水体、岩矿等，例如有美国地质调查局(United SatesGeological Survey,USGS)地物反射光谱数据库、高级星载热辐射和反射探测器(AdvancedSpaceborne Thermal Emission and Reflection radiometer，ASTER)地物反射光谱库等，而国内外对于建筑垃圾的波谱特征系统尚属空白。

建筑垃圾的光谱数据反应遥感辐射和地物散射信息，是建筑垃圾遥感图像分类和地物识别的理论基础。随着采集地区和传感器类型的增多，亟待将光谱匹配技术与软件工程技术结合，科学地、批量地管理光谱数据。故而建立地物的光谱数据库记录地物发射和反射辐射特征，进一步解决建筑垃圾的遥感识别和分类问题。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种融合遥感特征分析的建筑垃圾波谱特征库系统，解决了建筑垃圾产生后存放和处理的监测问题。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

本方案提供一种融合遥感特征分析的建筑垃圾波谱特征库系统，包括波谱数据采集模块、波谱数据库设计模块、波谱数据库建立模块、波谱数据库集成模块、波谱数据库测试与验收模块和系统更新及维护模块；

所述波谱数据采集模块，用于根据研究区的建筑垃圾堆积物的类型以及建筑垃圾的整体材料组成特征，确定采集建筑垃圾样本，得到多光谱数据；以及用于遥感采集户外地面以及室内地物光谱，得到地物光谱数据和元数据；

所述波谱数据库设计模块，用于基于数据库逻辑设计波谱数据库；

所述波谱数据库建立模块，用于对多光谱数据、地物光谱数据和元数据的管理、查询以及可视化显示与分析；

所述波谱数据库集成模块，用于集成开发系统工具和数据；

所述波谱数据库测试与验收模块，用于为建筑垃圾的遥感信息进行定位、定量化应用的测试及验收；

所述系统更新及维护模块，用于对建筑垃圾波谱特征库系统进行维护以及数据更新。

本发明的有益效果是：本发明实现对高光谱数据批量导入、处理、存储和导出等功能；同样地，对建筑垃圾产生、存放和处理过程的遥感多维特征提取与识别等技术也有着强有力的辅助作用。

进一步地，所述基于数据库逻辑设计波谱数据库，其具体为：

以C/S开发模式为基础，在Microsoft Visual Studio 2010集成开发环境下，基于Visual C++与SQL Server 2014关系型数据库，结合VB.NET和ENVI软件之间的函数转换，将图形显示功能与函数转换相结合对波谱数据库进行设计。

上述进一步方案的有益效果是：本发明通过建筑垃圾波谱数据库的设计，使数据库具有典型建筑垃圾波谱的查询和可视化功能，并具有管理波谱相关模型的功能，实现条件检索或自动匹配功能。

再进一步地，所述波谱数据库建立模块包括用户管理单元、波谱信息分析单元、波谱数据匹配单元、波谱信息处理单元以及波谱数据管理单元；

所述用户管理单元，用于注册用户帐号、设置权限以及用户登陆；

所述波谱信息分析单元，用于将多光谱数据、地物光谱数据和元数据在预定的范围内进行光谱参量分析，并根据波谱特征对波谱的蓝紫波段吸收峰、蓝边拐点、绿波段吸收峰、黄边拐点、红谷、红边、近红外平台位置和红外反射率极大值进行分析；

所述波谱数据匹配单元，用于根据波谱信息分析单元的分析结果，利用适用于未知波谱数据的条件检索以及适用于已知波谱数据的自动匹配进行光谱匹配查询；

所述波谱信息处理单元，用于根据光谱匹配结果，利用光谱重采样、光谱二值化编码、光谱归一化、包络线消除、单波段以及多波段的计算增强波谱精细度；

所述波谱数据管理单元，用于对增强波谱精细度后的波段数据进行增加、更新以及删除处理。

上述进一步方案的有益效果是：通过波谱数据库建立模块实现对光谱数据的分析与管理。

再进一步地，所述光谱重采样的表达式如下：

f(x+△X，y+△y)＝f(x,y)

其中，△X表示待插值点和距离其最近像素点间的水平距离，△y表示待插值点和距离其最近像素点的垂直距离，△X，△y∈[0,1)，f(x,y)表示原影像在位置(x,y)的像素值；

光谱归一化的表达式如下：

x’

其中，x’

上述进一步方案的有益效果是：本发明通过光谱采样以及归一化处理提高了波谱数据的精度和保真度。

再进一步地，所述包络线消除具体为：

A1、比较计算得到光谱曲线上所有的峰值点，得到最大值点；

A2、以最大值点作为包络线的一个端点，计算该最大值点与波长增长方向各个极大值连接线的斜率，并以斜率最大点作为包络线的下一个端点，并以此点为起点循环，直至光谱曲线上的最后一点；

A3、以最大值点作为包络线的一个端点，计算该最大值点向波长减小方向各个极大值连接线的斜率，并以斜率最小点为下一个端点，并以此点为起点循环，直至光谱曲线上的开始点；

A4、沿长波方向连接所有端点，形成曲线包络线，并利用光谱反射率去除包络线上相应波段的反射率值，得到包络线消除法归一后值

上述进一步方案的有益效果是：在波谱曲线相似的情况下，直接从中提取光谱特征不便于计算，利用包络线去除，以突出波谱特征。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

实施例

如图1所示，本发明提供了一种融合遥感特征分析的建筑垃圾波谱特征库系统，包括波谱数据采集模块、波谱数据库设计模块、波谱数据库建立模块、波谱数据库集成模块、波谱数据库测试与验收模块和系统更新及维护模块；所述波谱数据采集模块，用于根据研究区的建筑垃圾堆积物的类型以及建筑垃圾的整体材料组成特征，确定采集建筑垃圾样本，得到多光谱数据；以及用于遥感采集户外地面以及室内地物光谱，得到地物光谱数据和元数据；

所述波谱数据库设计模块，用于基于数据库逻辑设计波谱数据库；

所述波谱数据库建立模块，用于对多光谱数据、地物光谱数据和元数据的管理、查询以及可视化显示与分析；

所述波谱数据库集成模块，用于集成开发系统工具和数据；

所述波谱数据库测试与验收模块，用于为建筑垃圾的遥感信息进行定位、定量化应用的测试及验收；

所述系统更新及维护模块，用于对建筑垃圾波谱特征库系统进行维护以及数据更新。

本实施例中，波谱数据采集包括收集资料、规划路线、制定采集方案与时间。在采集到的数据分为两种数据：多光谱数据采集以及室内典型地物波谱数据采集，分别包含有地物的波谱数据以及元数据。采集方式根据研究区的建筑垃圾堆积物的类型及建筑垃圾的整体材料组成特征，确定采集建筑垃圾样本；根据户外地面遥感采集、遥感采集结合室内典型地物光谱采集获得地物光谱数据和元数据，将野外实测采集的样本，采取在室内人工光源环境中进行地物光谱检测，减少环境因素造成的影响，使研究能够获取理想状态下准确光谱数据。根据野外实测采集的样本，使用光谱仪对样本进行材料光谱测量。

本实施例中，波谱数据库设计模块包含概念设计、功能设计以及数据库逻辑设计。设计以C/S(client/server)开发模式为基础，在Microsoft Visual Studio 2010集成开发环境下，基于Visual C++与SQL Server 2014关系型数据库，结合VB.NET和ENVI软件之间的函数转换，将图形显示功能与函数转换相结合，实现用户不仅能在浏览器上处理业务，同样也能在引入管理机制的基础上对光谱数据进行逻辑上的管理和分配的目标。

本实施例中，所述波谱数据库建立模块包括用户管理单元、波谱信息分析单元、波谱数据匹配单元、波谱信息处理单元以及波谱数据管理单元；用户管理单元，用于注册用户帐号、设置权限以及用户登陆；波谱信息分析单元，用于将多光谱数据、地物光谱数据和元数据在预定的范围内进行光谱参量分析，并根据波谱特征对波谱的蓝紫波段吸收峰、蓝边拐点、绿波段吸收峰、黄边拐点、红谷、红边、近红外平台位置和红外反射率极大值进行分析；波谱数据匹配单元，用于根据波谱信息分析单元的分析结果，利用适用于未知波谱数据的条件检索以及适用于已知波谱数据的自动匹配进行光谱匹配查询；波谱信息处理单元，用于根据光谱匹配结果，利用光谱重采样、光谱二值化编码、光谱归一化、包络线消除、单波段以及多波段的计算增强波谱精细度；波谱数据管理单元，用于对增强波谱精细度后的波段数据进行增加、更新以及删除处理。

本实施例中，用户管理单元：用户管理模块具体功能包括用户注册、用户权限设置、用户登录等。用户注册填写用户的详细信息是为了便于管理员同用户联系。用户的权限设置是保证整个系统的安全。

本实施例中，波谱信息分析单元：处理后的波谱数据可以直接进入分析模块，在指定的波段范围内，实现众数、中值、均值、标准差和方差等光谱参量的快速分析，根据波谱的特征进行对波谱的蓝紫波段吸收峰、蓝边拐点、绿波段吸收峰、黄边拐点、红谷、红边、近红外平台位置和红外反射率极大值进行分析。段范围选择：可选择设置需要评估的光谱质量的波段范围，设置最小波段及最大波段；光谱基本统计量：包含有光谱曲线下的最小反射率、众数、众数出现次数、中值、反差、标准差、最大反射率、值域、方差及离散系数等；光谱特征分析法：利用蓝紫波段吸收峰、蓝边拐点、绿波段反射峰、黄边拐点、红谷、红边、红外反射率极大值来识别分析。

本实施例中，均值：

标准差：

方差：

本实施例中，蓝谷M(γ

蓝边B(γ

绿峰G(γ

黄边Y(γ

红谷R(γ

红边V(γ

近红外平台位置I1(γ

红外波段反射率最大点I(γ

本波谱数据匹配单元：支持“条件检索”和“自动匹配”2种方式，前者适用于用户输未知波谱数据时，通过设置一系列查询条件(例如设置条件为450nm处反射率小于0.2,2200nm处反射率不等于0.5等)在光谱库中查找满足该条件的所有波谱数据。后者通过导入波谱和反射率数据设置预处理方法后，根据所选的波谱匹配算法(光谱角匹配和光谱二进制编码，光谱微分等)，自动在波谱库中匹配最接近未知波谱的数据。若用于未知地物类型，选择“条件检索”对未知光谱曲线进行搜索；若已知地物类型，选择“自动匹配”匹配出数据库中最为相近的光谱数据；将符合条件的数据导出，若未符合，则重新选择“条件检索”或“自动匹配”进行光谱匹配查询。

本实施例中，波谱信息处理模块：针对单条波谱曲线，系统提供基本的数值运算，包括平方、开方、对数计算和余弦值计算等。此外，为了进一步增强波谱细微差异，系统集成了重采样、二值化编码、归一化、包络线消除、单波段和多波段的计算通过波谱特性增强手段，实现波谱的精细处理。

本实施例中，光谱重采样：使用的最邻近差值算法，指的是待插值点领域为1X1的4个相邻像素点钟，取距离待差值点最邻近点的像素值，作为其像素值D

f(x+△X，y+△y)＝f(x,y)

其中，△X表示待插值点和距离其最近像素点间的水平距离，△y表示待插值点和距离其最近像素点的垂直距离，△X，△y∈[0,1)，f(x,y)表示原影像在位置

(x,y)的像素值。

本实施例中，光谱二进制编码：光谱编码直接根据特征波段位置进行编码，以反射特征为例，如果某一波段为反射峰点，则对应位的编码为“1”，否则编码而“0”。

本实施例中，光谱归一化：将数据映射到0-1范围之内进行处理，归一化公式如下：

x’

式中，x’

本实施例中，包络线消除：(1)通过求导得到光谱曲线上所有极大值点，即“峰”值点，然后比较大小，得到极大值点中的最大值点；(2)以最大值点作为包络线的一个端点，计算该点与长波方向(波长增长的方向)各个极大值连线的斜率，以斜率最大点作为包络线下一个端点，再以此点为起点循环，直至最后一点；(3)以最大值点作为包选线的一个端点，向短波(波长减少的方向)进行类似计算，以斜率最小点为下个端点，再以此点为起点循环，直至曲线上的开始点；(4)沿长波方向连接所有端点，可形成曲线的包络线，用实际光谱反射率去除包络线上相应波段的反射率值，可得到包络线消除法归一化后的值。

本实施例中，波谱数据管理单元：该模块包括对波谱数据的增加、更新和删除功能点击波谱数据条目时，观测环境信息、测量人员信息、传感器信息、定标板信息自动连接显示。用户可根据项目需要，个性化编辑子类。此外，还具备波谱数据统计及图形化显示统计结果的功能。