【摘要】：為了解決機(jī)載InSAR DEM中水體和陰影區(qū)域質(zhì)量不佳需要區(qū)分修復(fù)的問題,提出一種綜合利用機(jī)載InSAR數(shù)據(jù)源自動(dòng)提取水體和陰影并加以識(shí)別的方法。首先基于InSAR DEM進(jìn)行粗差點(diǎn)檢測(cè),利用粗差點(diǎn)作為種子點(diǎn)在SAR圖像中區(qū)域生長(zhǎng),提取完整的水體和陰影區(qū)域;然后利用沿斜距向高程差和雷達(dá)俯角構(gòu)造約束條件自動(dòng)識(shí)別兩者。通過對(duì)實(shí)測(cè)的機(jī)載高分辨率InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,水體陰影的識(shí)別率達(dá)到92%以上,其中水體和地形陰影的識(shí)別較好,而受制于DEM內(nèi)在噪聲等因素的影響,由樹木造成的小塊陰影容易造成誤分。
[Abstract]:In order to solve the problem of poor quality of water body and shadow area in airborne InSAR DEM, a method of automatic extraction and recognition of water body and shadow using airborne InSAR data source is proposed. Firstly, rough handicap detection based on InSAR DEM is carried out. Rough handicap is used as seed point to grow in the region of SAR image to extract the whole water body and shadow area, and then the constraint condition of height difference along oblique distance and radar bow angle is used to identify them automatically. Through processing the airborne high resolution InSAR data, the recognition rate of water shadow is over 92%. The recognition of water body and terrain shadow is better, but it is influenced by the inherent noise of DEM. Small shadows caused by trees are prone to misdivision.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃“高效能航空SAR遙感應(yīng)用系統(tǒng)”項(xiàng)目(2007AA120302)資助
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2310243