高分遥感影像利用云定位的云阴影自动检测

发布时间：2021-12-27 23:05

　　高分遥感影像中云阴影的存在严重影响了遥感影像的质量,为了减小这一影响,提出了利用云定位的云阴影自动检测方法。首先利用云的高亮度特征,使用光谱特征检测法进行云的自动检测;然后利用阴影亮度低、归一化蓝色分量高的特性,构建云阴影的自动初检测;再根据光源、云及其阴影之间的几何光照模型,沿着光照方向,利用云的检测结果对云阴影进一步定位搜寻,利用形状和大小快速寻找到对应的云阴影区域,并根据云检测结果对云阴影的大小和形状进行优化修正,得到云阴影的最终检测结果。实验表明此方法能有效地提高云阴影检测的准确率,可有效排除水体、山体等低亮度非阴影区域的干扰。 

【文章来源】：地理空间信息. 2020,18(04)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

云及云阴影之间的几何关系

以下选取3幅不同特点的遥感影像，采用文献[10]中根据遥感影像的色彩空间特征设计阈值检测算法作为参照方法，对参照方法与利用云定位云阴影方法的实验结果进行对比分析。检测结果如图2、3、4所示，精度对比评价如表1所示。图3 城区影像2云阴影自动检测结果对比

城区影像2云阴影自动检测结果对比

【参考文献】：
期刊论文
[1]GF-4序列图像的云自动检测[J]. 胡昌苗,白洋,唐娉.  遥感学报. 2018(01)
[2]基于多特征的GF-1影像阴影检测研究[J]. 杨猛,杨树文,雍万铃,文京川,张珊.  地理空间信息. 2017(08)
[3]采用单时相法的高分一号数据云/阴影检测[J]. 云雅,夏勇,张锦水,潘耀忠.  遥感信息. 2017(04)
[4]遥感影像云及云影多特征协同检测方法[J]. 沈金祥,季漩.  地球信息科学学报. 2016(05)
[5]航空摄影过程中云的实时自动检测[J]. 高贤君,万幼川,郑顺义,杨元维.  光谱学与光谱分析. 2014(07)
[6]Landsat TM遥感影像中厚云和阴影去除[J]. 李炳燮,马张宝,齐清文,刘高焕.  遥感学报. 2010(03)
[7]城市航空影像的阴影检测和阴影消除方法研究[J]. 鲍海英,李艳,尹永宜.  遥感信息. 2010(01)
[8]基于归一化RGB色彩模型的阴影处理方法[J]. 杨俊,赵忠明.  光电工程. 2007(12)



本文编号：3552914