DB51T3268-2025堰塞湖灾害应急救援数字图像处理技术规程

DB512025-05-07发布I II 1 1 1 2 2 2 4 7 9 10 11 13 14 14本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。1堰塞湖灾害应急救援数字图像处理技术规程专职消防队等救援组织在堰塞湖救援过程中所获取数字图像的处GB/T18316-2008数字测绘成果质量检查GB21139-2007基础地理信息标准数据基CH/T1026-2012数字高程模型质量检验技术DB51/T1936-2014地理信息公共服务平台数据规范第1部分：矢量数据几何校正geometriccorr2对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、通过记录基础地理信息的坐标及空间关系来表达基础DEM：数字高程模型（digitalelevationmoSAR：合成孔径雷达（syntheticapertur大地基准和高程基准应符合GB22021-2008中第4.1条和第5.1条数据格式应符合GB/T17798-2007中第4.6条的相关HDF、JPEG、CNSDTF等数据格式，并支持TAR、GZ等压缩包形式。.6.1.1遥感图像数据包括机载和星载数据，应具备以下36.1.4遥感图像应图面清晰，定位准确，无明显条纹、点状和块6.2.2图像预处理应保留原有图像的色调层次，并应反映图像6.3.1近景摄影数据可提供堰塞体、山体、水体等地物的等值线图、立面图、剖面图、表面模型，以应符合CH/T1026-2012中第7章相应比例尺DE位角，遥感器的绝对辐射定标系数、相机光谱响应函数等4注3：行政区划代码用9位数字表示，其中前6位为国标码（中华人民共和国行政区划代码后3位为乡代码。注5：传感器类型用2位英文字母表示。光学数据为Op，微波数据为Mw，红外数据为注6：数据来源类型用2位英文字母表示。遥感数据为RD，低空摄影数据为LD，近景摄影注7：图像分辨率代码用1位英文字母表示。高分辨率为H，中分辨率为M，低分辨提取阶段分为遥感图像处理、信息提取、后处理等5遥感图像数据判断数据类型预处理（几何校正、辐射校正、投影转换等）图像分割道路提取水体提取堰塞体提取道路提取水体提取道路信息水体信息堰塞体信息道路信息水体信息专题图合成产品所用的基础图像数据要求见6.1，经过必要的图像b)经过几何精校正后，卫星图像平地，丘陵地的大地坐标误差应小于或等于1个像元，山地、高6和泊松融合等不同的融合算法分别对图像进行适当的增应将拼接好的图像用相应比例尺行政区划境界线裁切最后应对白平衡后的所有图像数据，定义统一输出分辨率，重采样缩小为长边200像素（视具体地物可应选择白平衡后的所有图像数据，统一从原始数码后背记录格式转换为TIF格式，结果文件作为摄图形要素经删除、修改、增补编辑处理后，7水体信息提取后处理遥感图像处理堰塞湖水体信息提取程序包括遥感数据处理、水体信水体信息提取后处理遥感图像处理水体分布遥感图像数据水体分布遥感图像数据b)空间平滑，利用空间滤波器（如中值滤波器）对提取结果进行平滑；d)矢量化，将提取的水体栅格数据转换为多边形或道路分布信息提取遥感图像处理后处理遥感图像数据道路要素信息堰塞湖道路信息提取程序包括遥感数据处理、水体信息提取、后处理3个阶段，程序流程图如图4道路分布信息提取遥感图像处理后处理遥感图像数据道路要素信息道路损毁信息提取8宽度信息。其中，传统机器学习方法可通过提随机森林等方法将图像像元分类为道路与非道路。深度学习方法可通过语义分割网络（如U-net、Mask洼、坍塌、滑坡等损毁类型的形态、色调、），行政区划界线、建筑及人员分布等信息。道路信息提取结果堰塞体信息提取后处理堰塞体信息提取后处理遥感图像处理堰塞体分布遥感图像数据堰塞体分布遥感图像数据9b)空间平滑，利用空间滤波器（如中值滤波器）对提取结果进行平滑；c)连通区域分析，通过连通性分析去除小面积政区划界线、交通线、建筑及人员分布等信息。堰塞体信息提取结果可参照附录C。应利用所有正确分类的像元占总的像元的比例对图像提取结果评价指标，各项信息处理结果的Kappa系数宜大于75%。否则，应重新更新样本或更换后处理方法开展N—图像的类别数。b)图像数据获取和处理内容，可参照附录B。A.1遥感图像产品级别/内容llllllllllllll—