針對(duì)遙感影像陰影區(qū)域內(nèi)水陸分割線的提取問題,提出一種結(jié)合C3分量和影像波段屬性的提取方法。在ENVI/IDL軟件平臺(tái)下,將多光譜影像和全色波段影像融合,生成高分辨率多光譜影像,由RGB彩色空間構(gòu)建C1C2C3彩色不變特征中的C3分量,以檢測(cè)影像中的陰影部分,結(jié)合水體對(duì)近紅外波段的強(qiáng)吸收特性,采用C3分量與NIR波段的比值圖像,突出陰影區(qū)域水體與陸地的邊界。利用Otsu閾值分割、形態(tài)學(xué)濾波算法和邊緣檢測(cè),提取陰影區(qū)域的水陸分割線,并與直接用近紅外波段分割方法比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法對(duì)陰影區(qū)域內(nèi)的水陸分割線提取具有較高的精度和效率。 

【文章來(lái)源】：桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2016,36(06)

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圖１陰影區(qū)域水陸分割線提取流程Ｔａｂ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｓｐｌｉｔｌｉｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｎｓｈａｄｏｗａｒｅａ

光譜圖像上顯示，觀察效果。２實(shí)驗(yàn)與分析通過(guò)截取２個(gè)在陰影區(qū)域內(nèi)有水體與陸地的ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ影像區(qū)域驗(yàn)證本方法，得到的陰影區(qū)域內(nèi)的水陸分割線疊加顯示在ＲＧＢ彩色影像上，便于可視化觀察。區(qū)域Ａ中，融合效果和Ｃ３分量影像如圖２（ａ）和（ｂ）所示。在圖２（ｂ）中，紅線穿過(guò)陰影區(qū)域內(nèi)的水體圖２區(qū)域Ａ的分割效果Ｔａｂ．２ＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆａｒｅａＡ和陸地，截面圖顯示紅線上的灰度值變化，由此截面圖可以看出陰影區(qū)域內(nèi)的水體亮度平均值大于陸地。圖２（ｃ）為采用近紅外波段分割水陸得到的融合圖像。本方法所得圖像如圖２（ｄ）所示，可以看出，陰影區(qū)域內(nèi)的水陸分割線能夠分割水體和非水體，與近紅外方法相比，豐富了很多細(xì)節(jié)。區(qū)域Ｂ中，近紅外波段分割和本方法分割效果分別如圖３（ｃ）和（ｄ）所示。與近紅外波段分割相比，本方法避開了大部分白泡云的干擾，線島岸線描繪得更加實(shí)際具體。從圖２可看出，本方法比近紅外波段方法更為準(zhǔn)確地反映出水陸分割線。圖３區(qū)域Ｂ的分割效果Ｔａｂ．３ＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆａｒｅａＢ５０２桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)２０１６年１２月

８］，體現(xiàn)在ＮＩＲ波段灰度影像上，水體區(qū)域的亮度值很低，明顯區(qū)別于陸地。上述分析的Ｃ３分量圖像中，陰影區(qū)域內(nèi)的水體亮度值比陰影區(qū)域內(nèi)的非水體區(qū)域高。為此，將Ｃ３分量ＮＩＲ波段進(jìn)行比值處理，突出陰影區(qū)域內(nèi)的水體。１．２水陸分割線提取在生成的Ｃ３／ＮＩＲ比值圖像上進(jìn)行水陸分割線提取，利用Ｏｔｓｕ閾值分割、形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算和Ｌａｐｌａ－ｃｉａｎ二階微分算子邊緣提取功能提取水陸分割線。陰影區(qū)域水陸分割線提取流程如圖２所示。提取方法步驟為：圖１陰影區(qū)域水陸分割線提取流程Ｔａｂ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｓｐｌｉｔｌｉｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｎｓｈａｄｏｗａｒｅａ１）將多光譜影像與全色波段影像用ＰａｎＳｈａｒｐｅ－ｎｉｎｇ方法進(jìn)行融合，生成高分辨率多光譜影像，得到既保留光譜信息又增加了空間分辨率的影像。２）利用彩色空間變換公式，從ＲＧＢ彩色空間轉(zhuǎn)換到Ｃ１Ｃ２Ｃ３彩色不變特征空間，得到Ｃ３分量，同時(shí)在融合后的影像中抽離ＮＩＲ波段影像。３）對(duì)Ｃ１Ｃ２Ｃ３彩色不變特征空間的Ｃ３分量與ＮＩＲ波段進(jìn)行比值運(yùn)算，得到比值圖像。４）對(duì)比值圖像采用Ｏｔｓｕ閾值分割，獲得包括陰影區(qū)域內(nèi)的水體與陸地二值化圖像。５）對(duì)二值化圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算（即先進(jìn)行膨脹再腐蝕）剔除孤立點(diǎn)，填充小孔，用Ｌａｐｌａｃｉａｎ二階微分算子提取邊緣，最后進(jìn)行一次中值濾波再次濾除噪聲，使分割線更加平滑和連續(xù)。６）將提取的分割線疊加在融合后的高分辨率多５０１第６期廖旋芝等：基于ＥＮＶＩ／ＩＤＬ的遙感影像陰影區(qū)域內(nèi)水陸分割

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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