本發(fā)明涉及一種適于高光譜遙感影像的陰影檢測方法。（1）采用連續(xù)投影算法對(duì)高光譜影像進(jìn)行光譜波長優(yōu)選，篩選出紅光和近紅外特征波段；（2）分析陰影區(qū)植被、明亮區(qū)植被及水體區(qū)的光譜特征及差異，尤其是各典型地物像元在近紅外波段與歸一化差值植被指數(shù)上的差異性；（3）剔除影像中的非目標(biāo)干擾信息，基于優(yōu)選的特征波段及光譜差異分析，并建立適于此高光譜遙感影像的陰影植被指數(shù)并予以歸一化；（4）基于步長法，設(shè)置上述指數(shù)的最佳閾值，從而實(shí)現(xiàn)陰影區(qū)植被的有效檢測。本發(fā)明方法可將高光譜遙感影像中的陰影區(qū)植被與明亮區(qū)植被、水體區(qū)等地物有效區(qū)分，實(shí)現(xiàn)陰影檢測，為影像陰影去除與信息修復(fù)奠定基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及地理學(xué)、測繪科學(xué)與工程、林學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域，尤其涉及一種適于高光譜遙感影像的陰影檢測方法。

背景技術(shù)

受太陽入射角、地物自身高度及地形起伏等要素的綜合影響，遙感影像上普遍存在“明亮”及“陰影”兩個(gè)層次。明亮區(qū)由于受陽光照射，亮度值較高；陰影由高出地面的物體對(duì)亮光遮擋而形成，有本影和落影之分。陰影區(qū)使目標(biāo)地物表現(xiàn)在遙感影像上的信息量減少，極大地干擾了地物識(shí)別、信息提取及定量算法構(gòu)建等工作的開展。隨著國產(chǎn)衛(wèi)星技術(shù)的持續(xù)發(fā)展、遙感影像應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，如何有效地檢測并消除陰影的影響已成為亟待解決的問題。

高光譜遙感影像具有通道數(shù)多、波段間隔窄、圖譜合一等特點(diǎn)，在陰影區(qū)植被的分類識(shí)別和信息提取中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。然而，高光譜遙感影像通道數(shù)更多，光譜組成更為復(fù)雜，且低頻信息多，故陰影區(qū)光譜解混與地物識(shí)別也更為困難，從而在一定程度上限制了該數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)應(yīng)用與快速發(fā)展。為此，本發(fā)明提出一種適于高光譜遙感影像的陰影檢測方法，旨在為高光譜遙感陰影檢測提供技術(shù)參考，同時(shí)為其陰影去除及其陰影區(qū)信息修復(fù)與提取等工作提供支持。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種適于高光譜遙感影像的陰影檢測方法，能夠滿足對(duì)高光譜影像中陰影的準(zhǔn)確檢測及識(shí)別。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種適于高光譜遙感影像的陰影檢測方法，包括如下步驟：

步驟S1、采用連續(xù)投影算法對(duì)高光譜影像進(jìn)行光譜波長優(yōu)選，篩選出紅光和近紅外特征波段；具體如下：

（1）在光譜矩陣中任選一條光譜列向量作為起始向量；

（2）分別計(jì)算剩余列向量在起始向量的正交平面上的投影向量；

（3）挑選出最大投影作為下一次投影的起始向量，直到挑選變量個(gè)數(shù)達(dá)到最大所需個(gè)數(shù)；

（4）將提取的所有波長組合進(jìn)行多元線性回歸，最小的均方根誤差所對(duì)應(yīng)的組合即為最優(yōu)的波長組合；

步驟S2、分析陰影區(qū)植被、明亮區(qū)植被及水體區(qū)的光譜特征及差異，尤其是各典型地物像元在近紅外波段與歸一化差值植被指數(shù)上的差異性，具體通過在影像三種典型地物各選取若干樣點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)其影像各波段均值繪制曲線予以分析比較；

步驟S3、剔除影像中的非目標(biāo)干擾信息，基于優(yōu)選的特征波段及光譜差異分析，依據(jù)式，建立適于高光譜遙感影像的陰影植被指數(shù)并予以歸一化；

步驟S4、基于步長法，設(shè)置陰影植被指數(shù)的最佳閾值，從而實(shí)現(xiàn)陰影區(qū)植被的檢測。

相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益效果：本發(fā)明方法可將高光譜遙感影像中的陰影區(qū)植被與明亮區(qū)植被、水體區(qū)等地物有效區(qū)分，實(shí)現(xiàn)陰影檢測，為影像陰影去除與信息修復(fù)奠定基礎(chǔ)。

附圖說明

圖1為預(yù)處理后假彩色合成的各角度影像（RGB：14，6，2）。

圖2為基于SPA的特征波段選擇。

圖3為不同角度影像明亮區(qū)植被、陰影區(qū)植被、水體區(qū)各波段及NDVI比較。