基于ENVI/IDL的遥感影像阴影区域内水陆分割线的提取方法

发布时间：2021-07-01 14:27

　　针对遥感影像阴影区域内水陆分割线的提取问题,提出一种结合C3分量和影像波段属性的提取方法。在ENVI/IDL软件平台下,将多光谱影像和全色波段影像融合,生成高分辨率多光谱影像,由RGB彩色空间构建C1C2C3彩色不变特征中的C3分量,以检测影像中的阴影部分,结合水体对近红外波段的强吸收特性,采用C3分量与NIR波段的比值图像,突出阴影区域水体与陆地的边界。利用Otsu阈值分割、形态学滤波算法和边缘检测,提取阴影区域的水陆分割线,并与直接用近红外波段分割方法比较。实验结果表明,本方法对阴影区域内的水陆分割线提取具有较高的精度和效率。 

【文章来源】：桂林电子科技大学学报. 2016,36(06)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

图１阴影区域水陆分割线提取流程Ｔａｂ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｓｐｌｉｔｌｉｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｎｓｈａｄｏｗａｒｅａ

光谱图像上显示，观察效果。２实验与分析通过截取２个在阴影区域内有水体与陆地的ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ影像区域验证本方法，得到的阴影区域内的水陆分割线叠加显示在ＲＧＢ彩色影像上，便于可视化观察。区域Ａ中，融合效果和Ｃ３分量影像如图２（ａ）和（ｂ）所示。在图２（ｂ）中，红线穿过阴影区域内的水体图２区域Ａ的分割效果Ｔａｂ．２ＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆａｒｅａＡ和陆地，截面图显示红线上的灰度值变化，由此截面图可以看出阴影区域内的水体亮度平均值大于陆地。图２（ｃ）为采用近红外波段分割水陆得到的融合图像。本方法所得图像如图２（ｄ）所示，可以看出，阴影区域内的水陆分割线能够分割水体和非水体，与近红外方法相比，丰富了很多细节。区域Ｂ中，近红外波段分割和本方法分割效果分别如图３（ｃ）和（ｄ）所示。与近红外波段分割相比，本方法避开了大部分白泡云的干扰，线岛岸线描绘得更加实际具体。从图２可看出，本方法比近红外波段方法更为准确地反映出水陆分割线。图３区域Ｂ的分割效果Ｔａｂ．３ＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆａｒｅａＢ５０２桂林电子科技大学学报２０１６年１２月

８］，体现在ＮＩＲ波段灰度影像上，水体区域的亮度值很低，明显区别于陆地。上述分析的Ｃ３分量图像中，阴影区域内的水体亮度值比阴影区域内的非水体区域高。为此，将Ｃ３分量ＮＩＲ波段进行比值处理，突出阴影区域内的水体。１．２水陆分割线提取在生成的Ｃ３／ＮＩＲ比值图像上进行水陆分割线提取，利用Ｏｔｓｕ阈值分割、形态学闭运算和Ｌａｐｌａ－ｃｉａｎ二阶微分算子边缘提取功能提取水陆分割线。阴影区域水陆分割线提取流程如图２所示。提取方法步骤为：图１阴影区域水陆分割线提取流程Ｔａｂ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｓｐｌｉｔｌｉｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｎｓｈａｄｏｗａｒｅａ１）将多光谱影像与全色波段影像用ＰａｎＳｈａｒｐｅ－ｎｉｎｇ方法进行融合，生成高分辨率多光谱影像，得到既保留光谱信息又增加了空间分辨率的影像。２）利用彩色空间变换公式，从ＲＧＢ彩色空间转换到Ｃ１Ｃ２Ｃ３彩色不变特征空间，得到Ｃ３分量，同时在融合后的影像中抽离ＮＩＲ波段影像。３）对Ｃ１Ｃ２Ｃ３彩色不变特征空间的Ｃ３分量与ＮＩＲ波段进行比值运算，得到比值图像。４）对比值图像采用Ｏｔｓｕ阈值分割，获得包括阴影区域内的水体与陆地二值化图像。５）对二值化图像进行数学形态学闭运算（即先进行膨胀再腐蚀）剔除孤立点，填充小孔，用Ｌａｐｌａｃｉａｎ二阶微分算子提取边缘，最后进行一次中值滤波再次滤除噪声，使分割线更加平滑和连续。６）将提取的分割线叠加在融合后的高分辨率多５０１第６期廖旋芝等：基于ＥＮＶＩ／ＩＤＬ的遥感影像阴影区域内水陆分割

【参考文献】：
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本文编号：3259309