QuickBird 影像城市阴影信息的提取与消除

城市绿地信息在城市研究中的重要作用。但由于各种因素的影响,城市绿地信息提取的精度受到很大的限制,其中,城市中建筑物的阴影是城市绿地信息提取的一个重要限制因素。本研究选取呼和浩特市城区的QuickBird影像,在获取最佳波段组合的基础上,利用多种方法对遥感影像的阴影信息进行提取和消除,以期获得最佳的阴影消除方法,高效地提取城市绿地信息。首先,通过比值运算、波段重组,增强处理影像阴影信息,用最佳指数法分析QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合;然后,根据阴影在近红外波段的最小亮度值与最大亮度值的范围建立掩膜,成功提取影像的阴影信息;最后,将色彩空间变换分别与同态滤波和Gamma矫正结合以消除影像阴影,并与其他方法进行对比。研究结果表明,QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合为3/4、4、2波段组合,最佳亮度值范围为70-165;色彩空间变换与Gamma矫正相结合的方法可更好地消除阴影,并能较好地保留影像的彩色信息,是消除阴影的最佳方案。     

一种改进的航空遥感影像阴影自动检测方法

针对航空遥感影像阴影检测中与阴影具有相似特性的绿地、亮度较暗的非阴影区域和亮度较高的阴影区域容易出现错检、漏检的问题,结合HSV变换和区域生长原理,提出了一种改进的阴影检测方法。首先在HSV色彩空间通过图像增强构建了一种新的阴影指数,并引入了双阈值法,剔除了植被和亮度较暗的非阴影区域的影响;接着通过区域生长得到了包含较亮阴影的完整阴影区域。经过对比试验表明,该方法能够有效地提取较亮阴影,对绿地和较暗的非阴影区具有较好的区分能力,可以有效提高检测精度。     

一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间, 根据阴影区域亮度值低和饱和度高的特性, 新定义M=（S-V）/(H+S+V),并结合小区域去除和数学形态学处理,提取阴影区域;其次依据散射理论对蓝光的影响,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测;为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验,结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和形态学检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

基于卷积神经网络和无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法

为了提升单个高层建筑物高度测算效果,本文提出了基于卷积神经网络的无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法。首先,采用无人机倾斜摄影技术采集高层建筑物图像;然后,在卷积神经网络中输入高层建筑物图像,对其展开增强处理,提高图像的清晰度;最后,通过波段转换指数和阴影指数计算阴影长度,以此为依据测算单个高层建筑物的高度。试验结果表明,本文方法的图像增强处理效果较好、高度测算精度和效率较好。     

光学遥感影像阴影与2008年汶川地震同震地表变形的影像识别

遥感影像数据在2008年汶川地震抗震救灾和灾后恢复重建中发挥了重要的作用,充分利用遥感技术进行同震地表变形的快速识别与地震地质研究具有重要的现实意义。通过分析震后光学遥感影像的阴影、纹理等特征,以及野外获得的地表破裂变形的地质与地貌特征,总结了汶川地震同震地表变形的光学遥感影像识别特点。从遥感成像的光学原理深入解析了汶川地震断层陡坎在遥感影像上的阴影形成与识别特征,明确了成像时刻和断坎产状对影像阴影的形成和断层陡坎识别能力的约束。结合影像成像特征与汶川地震同震地表破裂特征的应用分析,客观地认识了现有遥感影像在同震地表变形应用中的局限性,可为今后的应急航空遥感方案设计提供参考     

谱分解在含气检测中的应用

由于含气砂岩的非均质性,地震波在经过含气砂岩时高频能量衰减强,低频能量衰减弱.从而在储层的下方可能出现低频强振幅的阴影区.因此,可用时频分析直接对储层的含气性进行检测.时频连续小波变换是对连续小波变换方法的改进.变换的结果是时频域,不需要尺度-频率的转换;且时频分辨率高.本文将它用于储层含气性检测.     

一种基于无约束总变分模型的阴影检测方法

阴影检测是进行阴影处理前的重要步骤,总变分模型可以用于影像阴影检测.通过对总变分模型进行改进,提出了一种基于无约束总变分模型的阴影检测方法.经实验及统计分析证明,在合适的迭代条件下,该方法对于单一阴影影像的处理效果理想.     

实现复杂态势符号在3维场景中的绘制

通过分析态势符号的表达方式和特点,提出了一种基于模板阴影体技术的实时绘制复杂态势符号的方法,来实现在3维场景中的高质量叠加显示态势符号,达到随地形起伏的目的.实验证明,该方法能够用于在3维场景中绘制复杂态势符号,并且在系统项目中取得很好效果,使绘制出的态势符号能够随地形起伏.     

无人工标注数据的Landsat影像云检测深度学习方法

云和云阴影检测是Landsat影像产品生产的重要环节.近年来,深度学习极大提升了Landsat影像云检测的精度,但是深度卷积神经网络模型的训练依赖庞大规模的标注图像,需要人工标注出大量图像上每个像素是否为云或云阴影.人工标注成本高、耗时长,不利于训练出具有实用价值的模型.受弱监督学习启发,文章提出一种新的云和云阴影检测...     

断层阴影识别技术研究及应用效果分析

断层阴影在地震剖面上表现出的成像畸变直接影响到构造落实、储量评估、井位部署等,因此正确认识断层阴影现象显得尤为重要.目前,对断层阴影的研究多局限于对构造形态的研究,却忽视了振幅能量的变化规律分析.基于此,这里采用正演模拟技术,从构造形态和振幅能量两个方面进行研究,进一步完善了断层阴影的识别技术体系.该研究方法在涠洲W油...