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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (1): 42-48    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.06
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遥感影像阴影自动扩充提取算法
薛理1,2,杨树文1,2(),马吉晶1,2,贾鑫1,2,闫如柳1,2
1.兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070
2.甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070
Automatic expansion extraction algorithm of remote sensing images
Li XUE1,2,Shuwen YANG1,2(),Jijing MA1,2,Xin JIA1,2,Ruliu YAN1,2
1.Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China
2.Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China
全文: PDF(5540 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对大部分遥感影像阴影提取算法存在阴影信息提取不完整的问题,提出一种遥感影像阴影自动扩充提取算法。首先,根据近红外波段阴影边界的像素值变化率存在波峰和阴影内部的像素值变化率稳定的特性,建立阴影边界判断准则来判断像素是否位于阴影边界; 然后,在阴影初步提取的基础上,利用边界判断准则,由内向外对每个阴影区域进行扩充,从而能够考虑到单个阴影区域,不再局限于影像全局特征或局部特征,进而能更加完整地提取阴影。实验分析表明,该算法对阴影的提取效果明显,可以有效提高阴影提取的精度和效率。

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薛理
杨树文
马吉晶
贾鑫
闫如柳
关键词 遥感影像阴影边界提取变化率    
Abstract

To tackle the incomplete extraction problem faced by most remote sensing images shadow extraction algorithms for extracting shadow,this paper purposes an automatic expansion extraction algorithm of remote sensing images shadow. Firstly, based on the characteristics that there is a peak of the rate of change of pixel values at the shadow boundary of the near infrared band and the rate of change of pixel values is stable inside the shadow, the authors established the criteria of shadow boundary judgment to determine whether the pixel is located in the shadow boundary. Second, on the basis of initial shadow extraction, each shadow is expanded by the criterion from the inside outward, which not only can take into account a single shadow area, but also is no longer confined to the global image features or local features of remote sensing images, so that shadow is extracted more completely. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the accuracy and efficiency of shadow extraction.

Key wordsremote sensing images    shadow boundary    extraction    rate of change
收稿日期: 2017-11-09      出版日期: 2019-03-15
ZTFLH:  TP751  
基金资助:国家重点研发计划“星空地遥感立体监测技术”(2017YFB0504201);国家自然科学基金“基于高分辨率卫星影像的彩钢板建筑与城市空间结构演变关系研究”(41761082);兰州市人才创新创业项目“兰州市降雨诱发滑坡预警系统”(2015-RC-28);甘肃省遥感重点实验室开放基金“中国高分系列影像地物阴影检测与补偿算法研究”(201806);兰州交通大学优秀平台项目共同资助(201806)
通讯作者: 杨树文     E-mail: ysw040966@163.com
作者简介: 薛理(1993-),男,硕士研究生,主要从事遥感数据处理与分析方面的研究。Email: 1151617653@qq.com。
引用本文:   
薛理,杨树文,马吉晶,贾鑫,闫如柳. 遥感影像阴影自动扩充提取算法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 42-48.
Li XUE,Shuwen YANG,Jijing MA,Xin JIA,Ruliu YAN. Automatic expansion extraction algorithm of remote sensing images. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(1): 42-48.
链接本文:  
http://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.01.06      或      http://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I1/42
Fig.1  阴影分类
影像 阴影1 阴影2 边界 非阴影1 非阴影2
QuickBird 0.130 0.296 0.479 0.245 0.103
ZY3 0.045 0.092 0.292 0.123 0.041
WorldView 0.040 0.133 0.477 0.213 0.057
GF-1 0.099 0.285 0.545 0.274 0.061
Tab.1  阴影像素值变化率
Fig.2  阴影扩充流程
Fig.3  半自动提取流程
Fig.4  扩充过程
Fig.5  高分一号数据阴影提取结果对比
Fig.6  QuickBird数据阴影提取结果对比
Fig.7  资源三号数据阴影提取结果对比
Fig.8  阴影边界像素
影像 评价指标 初步提
取/%
自动提
取/%
半自动
提取/%
人工经验
提取/%
GF-1 C 52.6 73.3 75.4 70.6
A 52.3 64.6 65.2 69.7
L 47.4 26.7 24.6 29.4
QuickBird C 70.0 87.0 87.1 72.7
A 69.4 72.5 71.3 71.8
L 30.0 13.0 12.9 27.3
ZY3 C 78.7 89.6 94.4 83.3
A 76.2 77.7 76.5 79.4
L 21.3 10.4 5.6 16.7
Tab.2  阴影检测结果统计
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