發(fā)布時間：2021-08-31 16:39

　　高分辨率遙感影像中含有豐富的地物光譜信息,在變化檢測、地物分類、環(huán)境監(jiān)測等方面有著廣泛的應(yīng)用。高分辨率衛(wèi)星圖像開創(chuàng)了遙感領(lǐng)域的新時代,隨著圖像分辨率的提高,陰影普遍存在于圖像中,通常由高架物體（如建筑物,橋梁等）造成,特別是在城市地區(qū),嚴(yán)重影響了遙感圖像的地物識別、特征提取和圖像分類。另一方面,陰影也有其有利的一面,例如,可通過陰影的幾何形狀、角度、陰影塊大小推測出被投射物體的形狀、光源強度和位置信息。因此,陰影檢測領(lǐng)域的研究對遙感圖像的后續(xù)處理顯得尤為重要。目前,眾多學(xué)者致力于提高遙感圖像陰影檢測的檢測精度,存在的主要問題是,由于遙感圖像地物類型豐富,存在很多與陰影區(qū)域光譜特點相似的地物,在檢測時難以區(qū)分,以及存在亮度較高的陰影在檢測時易被漏檢的問題。針對上述研究現(xiàn)狀,本文主要研究內(nèi)容如下:第一,針對非勻質(zhì)陰影區(qū)域和亮陰影區(qū)域的漏檢問題,提出了一種結(jié)合模糊聚類和色彩空間的陰影檢測算法,該算法采用FLICM聚類算法,可結(jié)合鄰域的灰度信息進行無調(diào)參聚類,有效利用空間亮度信息,并結(jié)合HSV和RGB兩個色彩空間的特征通道的優(yōu)勢,最終檢出陰影區(qū)域,檢測結(jié)果顯示,該算法可有效改善非勻質(zhì)陰影區(qū)域的... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２高分對地觀測系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?１?＾Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｈｉｇｈ?－?ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ?ｅａｒｔｈ?ｓｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??

?ｊ??綜合應(yīng)用??圖１．２高分對地觀測系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?１?＾Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｈｉｇｈ?－?ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ?ｅａｒｔｈ?ｓｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??由于地球大氣和水等環(huán)境組成復(fù)雜，在使用遙感設(shè)備記錄地表物體的光譜、??空間結(jié)構(gòu)等信息時會引入一系列的誤差，如幾何錯誤，以及大氣效應(yīng)和地形效應(yīng)??的影響，會對由遠程傳感的數(shù)據(jù)引起一定的誤差［６］。這樣的錯誤會降低記錄遠程??傳感器數(shù)據(jù)的質(zhì)量，而后對其他遙感領(lǐng)域研究的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，如變化檢測和??土地覆蓋測繪。因此，遙感圖像的預(yù)處理操作是在分析數(shù)據(jù)前相當(dāng)必要和關(guān)鍵的??一步，以糾正錯誤或盡量減少這些錯誤的影響。陰影是遙感圖像中存在的一種最??普遍的誤差［７￣１Ｇ］，陰影是物體完全或部分遮擋光源而形成的。??陰影根據(jù)所在位置的不同可分為兩種：自我陰影和投射陰影。投射陰影是光??源照射物體而光照源被遮擋

＿ｆ－Ｓｊ—??（＾２，Ｊ－Ｉ）?｛ｔ￥２，ｊ＋２）??＇ｒＸ??圖２．３三次卷積插值法原理示意圖??Ｆｉｇ２．３?Ｔｈｅ?ｃｕｂｉｃ?ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ?ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ??后面兩種方法的復(fù)雜度和計算量均大于第一種，但對圖像幾何結(jié)構(gòu)的保護效??果更好。??（３）圖像融合??圖像融合技術(shù)的存在多源遙感數(shù)據(jù)，單一傳感器所探測的單一類型圖像己經(jīng)??越來越無法滿足現(xiàn)今遙感領(lǐng)域的研宄應(yīng)用需求了，來源于各種遙感傳感器分別獲??得的遙感影像，它們之間的成像原理各不相同，每種圖像都有自己的特點。例如：??可見光傳感器獲得清晰地物場景的可見光圖像，對于地物目標(biāo)的監(jiān)測和繪圖有著??重要的作用；紅外傳感器可以在夜間利用紅外輻射差進行探測地物目標(biāo)，獲得紅??外圖像；多光譜傳感器可獲得地面多個光譜波段同時成像的多光譜圖像，能增加??地物目標(biāo)的信息含量；全色傳感器能獲得清晰的數(shù)據(jù)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]結(jié)合多種特征的高分辨率遙感影像陰影檢測[J]. 張先鵬,陳帆,和紅杰.  自動化學(xué)報. 2016(02)
[2]高光譜遙感技術(shù)在國家環(huán)保領(lǐng)域中的應(yīng)用[J]. 趙少華,張峰,王橋,姚云軍,王中挺,游代安.  光譜學(xué)與光譜分析. 2013(12)
[3]量子衍生圖像分解和邊緣檢測[J]. 謝可夫,許悟生.  計算機應(yīng)用. 2013(04)
[4]基于PCA與HIS模型的高分辨率遙感影像陰影檢測研究[J]. 劉輝,謝天文.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2013(01)
[5]遙感地質(zhì)勘查技術(shù)與應(yīng)用研究[J]. 王潤生,熊盛青,聶洪峰,梁樹能,齊澤榮,楊金中,閆柏琨,趙福岳,范景輝,童立強,林鍵,甘甫平,陳微,楊蘇明,張瑞江,葛大慶,張曉坤,張振華,王品清,郭小方,李麗.  地質(zhì)學(xué)報. 2011(11)
[6]彩色遙感影像陰影顏色特性分析[J]. 柳稼航,楊建峰,方濤.  光子學(xué)報. 2009(02)
[7]一種基于灰度直方圖的遙感影像陰影自動檢測方法[J]. 于東方,殷建平,張國敏.  計算機工程與科學(xué). 2008(12)
[8]基于分層抽樣的中國水稻種植面積遙感調(diào)查方法研究[J]. 焦險峰,楊邦杰,裴志遠.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2006(05)
[9]基于陰影搜索法的飛機目標(biāo)遙感圖像分割研究[J]. 楊桄,張柏,王宗明,劉巖鶴.  地理與地理信息科學(xué). 2006(01)
[10]利用改進的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）提取水體信息的研究[J]. 徐涵秋.  遙感學(xué)報. 2005(05)

碩士論文
[1]資源三號遙感影像陰影檢測與補償系統(tǒng)研究與開發(fā)[D]. 楊興旺.蘭州交通大學(xué) 2015
[2]航空遙感影像的陰影處理方法研究[D]. 李婷.西安電子科技大學(xué) 2014
[3]遙感影像的陰影檢測算法研究[D]. 田原.西安電子科技大學(xué) 2013
[4]遙感影像的陰影檢測與補償方法研究[D]. 王蜜蜂.西安電子科技大學(xué) 2011
[5]基于色彩空間變換的遙感影像陰影檢測與去除技術(shù)[D]. 鞠何其.上海交通大學(xué) 2009
[6]基于陰影的遙感圖像中建筑物自動提取方法研究[D]. 于東方.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[7]高空間分辨率遙感影像陰影處理方法研究[D]. 王衛(wèi)國.西安科技大學(xué) 2008



本文編號：3375241