基于QuickBird影像的城市高大地物阴影检测方法

针对利用高分辨率遥感影像检测阴影时受水体和偏蓝色地物影像的影响问题,提出了一种主成分变换和多波段运算相结合的阴影检测方法。首先,统计、分析了Quick Bird影像中阴影、水体及建筑物等典型地物的光谱特征;然后,基于主成分变换和多波段运算相结合的方法识别阴影区域和非阴影区域,并利用多峰直方图阈值算法对阴影进行自动检测;最后,利用形态学滤波算法对检测结果进行后处理。实验结果表明,该方法对Quick Bird影像中的阴影提取具有较高的精度、效率和普适性。     

HSV变换和多尺度分割相结合的高分辨率遥感影像阴影检测

针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种色彩空间变换和多尺度分割相结合的阴影检测方法。该方法首先对原始影像进行连续两次HSV变换,并分别提取前后两次变换的亮度分量和色度分量;然后引入面向对象思想,进行多个尺度的影像分割并依次实现每一尺度下的阴影检测;最后将多个尺度的检测结果进行决策级融合获取最终检测结果。利用高分二号和Google Earth影像分别进行实验,实验结果表明,该方法有效结合了粗细尺度优势,阴影检测误检率和漏检率较低,同时对较亮阴影和较暗地物均具备较好的识别效果。     

资源三号卫星高分影像的城市建筑物阴影提取

针对城市高分影像中普遍存在的建筑物阴影严重影响了高分影像的处理和应用问题,该文通过对资源三号卫星(ZY-3)各波段的影像特征进行分析,分别采用基于直方图的阈值分割法、基于主成分变换和HIS变换集成法对阴影提取并对比分析,在此基础上提出了一种基于谱间关系的阴影提取模型。实验结果表明,该文提出的方法能够较好地区分ZY-3影像中的阴影和偏蓝色地物及水体,能够准确地提取城市高大地物阴影。     

基于HSV与PCA集成的高分影像高大地物阴影检测方法

针对水体、偏蓝色地物会影响高分影像阴影检测精度,本文提出了一种适用于GF-1影像的城市高大地物阴影检测方法。首先,在统计分析GF-1影像中阴影、水体及深色地物等典型地物光谱特征的基础上,利用主成分变换方法分割阴影与非阴影区域,分离后的阴影区域含有水体、深色地物信息;其次,对HSV色彩空间的V分量利用阈值法分割阴影和非阴影区域,分离后结果含有暗色植被,但不含有水体跟深色地物信息。最后,对两次计算结果进行逻辑与运算,从而剔除混合阴影区域中水体、深色地物以及暗色植被等信息,获得高精度阴影区信息。实验表明,该方法具有较好的普适性和可操作性,既能够削弱水体、偏蓝色地的影响,又能够高效、准确地提取出GF-1影像中的阴影信息。     

多特征融合的LSSVM遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像上道路与相邻近地物的光谱信息相似导致提取道路不理想问题,提出多特征融合的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)遥感影像道路提取方法.该方法首先对原始影像进行色彩变换(HIS)提取光谱饱和度(Saturation,S)分量;然后,采用多尺度分割算法获取道路区域影像对象,并提取影像对象的多种特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入;最后,通过最小二乘支持向量机对道路信息进行提取,并通过数学形态优化道路提取结果.结果表明,该方法能够有效地提取复杂场景下的道路信息,提高道路提取的精度.     

结合Gabor纹理与几何特征的高分辨率遥感影像城区道路提取方法

在充分考虑道路频谱在不同频带、不同方向上能量分布的基础上,提出一种基于Gabor纹理与几何特征相结合的高分辨率遥感影像城区道路提取方法。首先通过Gabor滤波器组得到遥感影像不同频带、不同方向上的Gabor纹理特征,并利用K-means方法对遥感影像进行分割;然后利用形态学方法分割与道路相连的地物,并选取适当的几何特征剔除非道路地物;最后利用形态学方法对道路网进行修整。实验结果表明,该方法可以有效、便捷地从高分辨率遥感影像中提取城区主干道路网。     

资源三号影像中城市高大地物阴影检测方法

针对遥感影像处理中阴影检测和信息补偿不准确的问题,该文在研究已有阴影检测算法的基础上,结合资源三号(ZY-3)影像数据的特性,构建了阴影检测方法:首先对原始图像分别做差值运算和主成分变换,并利用多峰阈值自动提取算法检测出阴影区域;其次将差值运算提取的粗阴影区域与主成分变换提取的阴影区域做并运算生成一个新的阴影区域;然后判断影像中是否含有水体,如果含有水体则利用多峰阈值自动提取算法检测出水体并与新合并的阴影区域影像做布尔运算得到完整的阴影区域,反之则新合并的区域即为完整的阴影区域。实验结果表明该方法针对ZY-3具有较好的普适性、较高的提取精度和提取效率。     

基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测

由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。     

基于角点的高分辨率遥感影像建筑物提取

几何结构是高分辨率遥感影像中人工地物区别于其他地物目标的突出特征。针对高分辨率遥感影像中建筑物提取的问题,提出一种基于角点这一几何结构特征的建筑物自动提取方法。该方法无需事先标记训练数据,而是通过计算影像的建筑物指数来直接获取建筑物位置。首先利用基于模板的角点检测算子提取影像中的角点;其次综合角点的位置、角度和显著性等信息,利用空间投票的统计方法计算影像中每个像素属于建筑物的概率;最后经过阈值分割得到建筑物提取结果。实验采用了自主收集的影像分辨率为0.5 m的Spacenet65数据集进行测试。结果表明,提出的方法能够准确提取出高分辨率遥感影像中的不同类型的建筑物。     

基于多特征的GF-1影像阴影检测研究

针对高分影像阴影检测精度易受水体、偏蓝色地物影响的问题,结合GF-1影像自身特点,提出一种集主成分变换、图像特征计算、逻辑非运算和形态学闭运算于一体的阴影检测方法。对GF-1影像多光谱数据、全色数据进行正射校正和信息融合,可实现光谱与分辨率信息的最大化利用,并最大程度地突出阴影信息,增大阴影与其他地物的差异。其次,建立基于主成分变换的阴影检测方法 PC1/NIR和图像特征计算Rg_nir,得到初始阴影信息和水体信息;用初始阴影信息与水体信息作逻辑非运算,剔除水体,并利用形态学闭运算使得阴影区域更加连续、饱满。实验表明,该方法既能准确地检测出GF-1影像中的阴影信息,又能有效削弱水体、偏蓝色等地物的影响。     

结合超像素和卷积神经网络的国产高分辨率遥感影像云检测方法

由于国产高分辨率卫星遥感影像波段少、光谱范围窄，导致传统云检测方法精度低。本文提出了基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法。首先采用主成分分析非监督预训练网络结构，获取待测遥感影像云特征；然后采用超像素分割方法进行影像分割；最后将检测结果影像块拼接，完成整幅影像云检测。试验效果评价表明，基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法不受光谱范围限制，云检测精度高，误判较少，适合国产高分辨遥感影像云检测。     

一种高分辨率遥感影像阴影去除方法

基于阴影属性提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法.首先将影像变换到HSI空间,依据阴影区域亮度值低和饱和度高的特性,结合小区域去除和数学形态学处理,得到精确的阴影区域.然后,分别对I、H、S分量图上各个独立阴影区域与其邻近的非阴影区域进行匹配补偿,再反变换回RGB空间,完成阴影去除操作.实验结果表明,该方法能在不改变非阴影区域信息的情况下,有效地去除阴影的影响.     

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法。提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值。由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来。     

结合光谱和纹理的高分辨率遥感图像分水岭分割

针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来.     

一种顾及空间关系的遥感影像阴影检测算法

以城市区域内高大建筑阴影为研究对象,针对现有的阴影检测算法在复杂地物环境下检测精度和可靠性不高的问题,提出了一种结合颜色空间特征和空间关系的遥感影像阴影检测方法。首先,采用SLIC超像素算法对影像进行分割;然后基于Lab和HSI颜色空间构建初步检测条件,将阴影划分为阴影主体区域和待检测区域;最后,借助Canny边缘检测信息合并待判别区域内的超像素块,并利用阴影区域与造成干扰区域间的空间位置关系构建的检测条件进行判别。实验结果表明,该方法可以有效提高复杂地物环境下遥感影像阴影的检测精度和算法可靠性。