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。     

DEM辅助的卫星光学遥感影像山体阴影检测与地形辐射校正

提出一种结合DEM的山体阴影检测与地形辐射校正方法。首先对卫星影像多波段信息用特征法进行阴影检测,然后结合DEM数据用模型法进行山体背阴面检测以及投影区域检测,将3个结果综合分析,按照形成原因将阴影检测结果分为8类,最后结合太阳入射角信息,利用信息匹配的阴影补偿法和地形辐射校正物理模型,进行卫星光学遥感影像辐射校正。试验证明该方法能恢复山体阴影区的信息,并且有效降低地形效应的影响。     

遥感影像阴影多波段检测与去除理论模型研究

阴影是遥感影像的基本特征之一，它使地物目标反映的信息量有所损失或受到干扰，而去除阴影一直是遥感影像处理的难题。从研究遥感影像阴影产生机理出发，提出了一种多波段检测阴影的方法和基于能量信息补偿去除阴影的理论模型。通过IKONOS影像进行方法与模型验证，真实再现阴影区地物特征，增加影像信息量，提高数据质量。     

高分遥感影像阴影检测与消除方法

为了精准地从高分遥感影像提取植被信息,需要消除遥感影像阴影。本文提出一种高分遥感影像波段最优组合阴影检测与基于颜色恒常的阴影消除技术,从而避免了阴影对提取植被信息的影响。采用覆盖城区QuickBird影像进行试验,结果表明,本文方法既能检测阴影,也能消除高分遥感影像阴影,是一种实用的遥感影像阴影处理方法。     

一种航空影像阴影补偿方法

首先,对航空影像进行影像分割和阈值计算来预测阴影区域。其次,计算阴影区域的直射光与环境光的比值,同时,采用多波段合成方式实现阴影区域与非阴影区域之间的平滑过渡;最后,根据特定的阴影光照模型完成阴影补偿。实验结果表明,该方法不仅能有效补偿阴影,还能确保补偿后的阴影区域与非阴影区域平滑过渡。     

包络线去除的丘陵地区遥感影像阴影信息重建

中国西南丘陵常态山和喀斯特山交错分布,遥感影像普遍存在山体阴影,分布零散且无规律,基于DEM的地形校正模型(C校正等)虽然算法成熟、易于操作,但在复杂地形区存在误差。引入基于相似像元包络线的阴影校正方法(CR校正),按照阴影提取、包络线去除、相似像元寻找和阴影亮度重建的步骤,采用西南丘陵地区Landsat 8 OLI影像进行验证实验。结果表明:CR校正后,阴影区的视觉特征与邻近非阴影区趋于一致,阴影像元亮度有明显提升;校正后影像主要波段标准差减小,与非阴影区参考光谱的相对均方根误差在2.919%以内,最低仅为0.516%;自动分类精度从43.59%提高到61.57%,CR校正有效提高了有阴影的丘陵地区遥感影像质量。     

基于RGB和HSI色彩空间的遥感影像阴影补偿算法

通过分析研究抑制蓝色分量和亮度线性补偿这2种阴影补偿算法,利用阴影区域与其同质区信息相似的特点,把这2种算法进行合并与改进,提出基于RGB和HSI色彩空间的阴影补偿算法。实验数据表明,该算法对遥感影像上阴影区域进行补偿时,在不改变非阴影区域信息的情况下,提高算法适用性。     

高分光学遥感影像全参照质量评价指标对比研究

影像质量评价对遥感影像处理起着非常重要的作用。本文在论述当前常用全参照遥感影像质量评价指标的基础上,选用IKONOS,TM,SPOT,QuickBird四幅光学影像作为实验原数据,首先对各影像添加不同程度的高斯白噪声和降质重采样处理,然后以原数据作为全参照进行统计对比分析,验证信息熵、清晰度、均方误差、峰值信噪比、结构相似度5个常用影像质量评价指标的可靠性。通过对实验结果的分析与总结,得出了一些有益结论,可为光学遥感影像的选取与处理提供参考。     

Landsat8影像中云和阴影的去除方法及应用

云的干扰严重影响了遥感影像的数据生产和应用,针对青海大面积地区无云数据严重缺乏而造成的遥感影像数据生产应用困难问题,研究Landsat8影像中云及云阴影去除的方法与流程,利用Landsat8遥感影像的光谱特征及其卷云波段,设计云及阴影区域检测模型,检测多种云覆盖情况下的云影响区域,通过多时相遥感影像的配准、相关分析、最小二乘拟合等图像运算得到消除或弱化云影响的遥感影像。同时,应用此方法进行数据生产,为青海地区实际项目实施提供高质量的无云遥感影像数据源。     

高分光学遥感影像在铁路勘察中的应用及展望

为促进我国铁路勘察设计领域高分光学遥感影像的应用,结合当前铁路勘察设计工作的特点,系统总结了高分光学影像的发展及其在地理信息产品生产、地质勘察和环境影响评价分析等方面的应用现状,指出面向铁路勘察设计的高分影像应用存在的问题,提出未来的研究重点是建立适应于铁路勘察设计特点的遥感影像高精度的处理和智能信息提取与解译、业务应用等方面,以期形成高效的光学遥感卫星铁路勘察设计应用体系。     

高分辨率遥感影像地物阴影去除算法研究

近几年来,随着遥感技术的快速发展,卫星传感器的空间分辨率在不断地提高,高分辨率遥感影像的应用范围也越来越广,主要包括地形图绘制、变化检测、数字化城市建设等方面。然而,阴影的存在会给高分辨率遥感影像的处理结果带来很多不利影响,如图像匹配、地物的识别与提取等。因此,准确提取高分辨率遥感影像中的建筑物阴影并将其去除掉,是目前遥感影像图像处理方面的一项重要工作。对国内外阴影检测与去除算法系统进行研究,发现现有的算法存在很多局限性,并且处理结果不是很理想,误检率较高。针对这些问题,本文改进了Wallis滤波算法,并基于Matlab进行了结合颜色恒常性理论的阴影去除算法实验研究。通过实验和定量评价,验证了这两种算法较传统的阴影去除算法精度更高。     

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。     

面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法

针对高分辨率遥感影像阴影提取的问题,通过分析影像主成分变换和HIS变换的特征,提出了一种面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法:首先,使用mean shift分割方法进行影像去噪和平滑;然后,结合主成分变换和HIS变换形成了一种阴影检测指数(SDI);最后,通过阈值分割提取阴影信息。选取两景影像进行了阴影提取实验。实验结果表明,SDI能有效地区分阴影与建筑物、水体、蓝色地物、植被等非阴影地物;另外,mean shift分割能有效地去除结果中斑点噪声的影响,提高阴影检测精度。     

高分一号遥感影像融合方法比较研究

利用HPF(高通滤波)法、Gram-Schmidt法、HCS(超球面空间)法和UNB-Pansharp法4种影像融合方法,对高分一号遥感卫星影像进行融合实验。通过对融合影像的目视解译,根据地物类型的不同,从光谱保真度和空间细节保持度2方面进行定性评价。采用统计方法进行定量评价,评价指标包括信息熵、平均梯度、相关系数和偏差指数。在综合评价结果后,给出4种融合方法不同的适用情况,为高分一号影像的进一步研究提供理论支撑。     

高分辨率遥感影像阴影检测与补偿系统的设计与实现

阴影检测与补偿涉及遥感影像的不确定性、算法复杂度高及提取自动化程度低等问题。基于Arc GIS Engine平台,结合Matlab和GDAL开发工具,根据构建的高分辨率遥感影像阴影检测和补偿算法设计了一体化的阴影检测与补偿系统。系统采用了数据分块读取、2%线性拉伸及DLL动态链接库等关键技术,解决了大数据量影像读取、影像不确定性及系统可扩展性等问题,实现了系统的集成和优化,提高了运行效率。测试结果表明,该系统在Quick Bird、资源三号(ZY-3)等高分辨率遥感影像的阴影检测与补偿中具有较高的精度和效率,可用于数据批处理。     

面向无缝影像数据库应用的一种新的光学遥感影像色彩平衡方法

 针对建立大型无缝影像数据库的影像数据特点，在深入分析与比较现有处理方法的基础上，基于Wallis变换，提出了一种改进的色彩平衡处理方法。该方法可以兼顾整体信息与局部信息，在处理大型无缝影像数据库色彩平衡问题时，既可以减小每张影像的处理误差，又可以消除处理误差的空间传递和积累问题，还便于辐射分辨率的保持。实验表明，该方法可以有效解决大型无缝影像数据库的色彩平衡问题。     

辐射特征支持下的城市高分影像阴影校正

大量城市建筑使得高分影像中含有许多阴影区。这些阴影区在土地利用分类、植被绿度调查等遥感应用中会较大地影响结果精度,降低数据使用效率并增加研究成本。基于同一地物阴影区与临近非阴影区反射率相等这一辐射特征关系,通过建立辐射传输方程,发展了一种新的城市高分遥感影像阴影校正方法 RERB(Reflectance Equality Relationship Based Method)。利用RERB对不同城市(北京和荷兰Enschede)不同高分多光谱影像(Geo Eye-1和Quick Bird)进行阴影校正,并对比分析其与被广泛采用的均值方差变换法MVT(Mean and Variance Transformation)的校正结果,通过定性和定量精度评价发现:(1)RERB能很好地将城市阴影区影像视觉特征(颜色、纹理、色调等)信息恢复到与非阴影区同一水平上;(2)RERB恢复后的阴影区具有丰富的细节信息且在视觉上与临近非阴影区具有良好的一致性;(3)RERB恢复后的城市柏油路面和水泥路面阴影区辐射信息具有较低的误差,可见光-近红外波段的平均误差分别为7%和9%。同时RERB能较好地恢复城市阴影区植被波谱特征信息。     

遥感影像去除云阴影的高山区冰湖信息提取方法

利用光学影像提取高山区的冰湖信息时,云阴影和地形阴影是影响冰湖信息提取精度的重要误差源。为减少这一影响,本文提出并实验了一种利用水体指数法提取冰湖信息,利用光谱夹角阈值法、DEM生成的坡度图及地形晕渲图分别消除云阴影、地形阴影的综合方法。将论文算法在两幅存在云阴影和地形阴影的TM影像上进行了实验验证,实验结果表明,本文的方法能够有效消除云阴影和地形阴影对冰湖信息的影响,提高了光学影像的利用率,改善了冰湖信息提取的精度。     

高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究

山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。