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文檔簡介
1、在高分影像中,普遍存在大量地物陰影。陰影的存在降低影像質(zhì)量造成失真,并且使部分信息難以獲取,嚴(yán)重影響地物信息的識別與統(tǒng)計(jì)。因此,高效、準(zhǔn)確地檢測和消除高分辨遙感影像中的地物陰影已成為業(yè)內(nèi)研究、應(yīng)用熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
高分系列影像(GF)是指國產(chǎn)最高分辨率衛(wèi)星遙感影像,通過國內(nèi)外文獻(xiàn)分析,還未發(fā)現(xiàn)針對GF-1及GF-2等我國高分影像的陰影檢測算法,因此,論文提出3種針對GF-1影像的陰影檢測方法和1種針對GF-2影像的陰影檢測方法。<
2、br> 主要研究成果如下:
(1)提出了針對GF-1的基于多特征的影像陰影檢測方法
首先,對GF-1影像多光譜數(shù)據(jù)、全色數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正和信息融合,以達(dá)到光譜與分辨率信息最大化利用,突出陰影信息,增大陰影與其他地物的差異。其次,建立基于主成分變換的陰影檢測方法PC1/NIR和圖像特征計(jì)算Rg_nir,得到初始陰影信息和水體信息;最后,用初始陰影信息與水體信息做邏輯非運(yùn)算,從而達(dá)到剔除水體的目的,并利用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算使
3、得陰影區(qū)域更加連續(xù),飽滿。
(2)提出了針對GF-1的基于HSV與PCA集成的陰影檢測方法
首先,利用主成分變換方法分割陰影與非陰影區(qū)域,分離后的陰影區(qū)域含有水體、深色地物信息;其次,對HSV色彩空間的V分量利用閾值法分割陰影和非陰影區(qū)域,分離后結(jié)果含有暗色植被,但不含有水體跟深色地物信息。最后,對兩次計(jì)算結(jié)果進(jìn)行邏輯與運(yùn)算,從而剔除混合陰影區(qū)域中水體、深色地物以及暗色植被等信息,獲得高精度陰影區(qū)信息。
(
4、3)提出了針對GF-1的集成特征分量的多尺度分割方法
首先,對GF-1影像多光譜數(shù)據(jù)、全色數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正和信息融合;其次,集成特征分量(主成分第一分量PC1、亮度分量V、綠光波段G、歸一化植被指數(shù)NDVI)以增強(qiáng)陰影信息;最后,對集成后的影像進(jìn)行多尺度分割,并利用特征分量構(gòu)建規(guī)則集,最終實(shí)現(xiàn)陰影信息提取。
(4)提出了針對GF-2的基于主成分分析的陰影檢測方法
首先,對GF-2影像多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行典型地物光
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