Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (4): 16-21    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.04.03
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
顾及阴影信息的高分辨率遥感图像变化检测方法
徐宏根1, 宋妍2
1. 武汉地质调查中心, 武汉 430205;
2. 中国地质大学(武汉)信息工程学院, 武汉 430072
Change detection method taking into account shadow information for high resolution remote sensing image
XU Honggen1, SONG Yan2
1. Wuhan Center of Geological Survey, Wuhan 430205, China;
2. Faculty of Information Engineering, China University of Geoscience, Wuhan 430072, China
全文: PDF(1053 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

阴影是遥感图像的解译标志之一,然而在利用高分辨率遥感图像对城市建筑物进行变化检测时,阴影的存在会对变化检测结果造成不利的影响。为此,提出一种顾及阴影信息的遥感图像变化检测方法。首先对遥感图像中的阴影进行提取,然后用提取的阴影补偿初始的变化检测结果以提高变化检测精度。该方法的关键在于阴影提取的准确性。在面向对象分类方法的框架下,从阴影的光谱信息和几何信息2个方面对阴影进行约束,从而较好地提取出阴影。实验证明,上述方法能够较好地解决阴影所引起的变化检测中的错判问题,有效地提高遥感图像变化检测的精度。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张旭凯
张霞
杨邦会
庄智
尚坤
关键词 海岸线提取遥感海岸类型潮位校正    
Abstract

Shadow is one of the interpretation keys to remote sensing images; nevertheless, shadow brings about disadvantageous effect on building change detection. The authors therefore deal with the problem of the removal of the error change detection results caused by shadow. The change detection method taking shadow information into account was proposed in this paper. First of all, the shadow was extracted from the image. Secondly,the shadow extracted was used to remove errors in initial change detection results. Finally,the better change detection results could be obtained. In the above process,the accuracy of shadow extraction is the key point. Through an analysis of shadow spectral information and geometry information, the authors made use of object oriented image classification to extract the shadow. The experimental results show that the method proposed in this paper can solve the problem of error detection caused by shadow and improve the accuracy of image change detection effectively.

Key wordscoastline extraction    remote sensing    coastal type    tidal correction
收稿日期: 2012-12-04      出版日期: 2013-10-21
:  TP751.1  
  P237  
作者简介: 徐宏根(1979- ),男,高级工程师,主要研究方向为遥感地质、遥感信息处理与分析。E-mail: honggen_xu@163.com。
引用本文:   
徐宏根, 宋妍. 顾及阴影信息的高分辨率遥感图像变化检测方法[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(4): 16-21.
XU Honggen, SONG Yan. Change detection method taking into account shadow information for high resolution remote sensing image. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(4): 16-21.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.04.03      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I4/16
[1] Shintaro W.A method for change detection of buildings using epipolar constraint from aerial images taken at different positions[J].Joho Shori Gakkai Kenkyu Hokoku,2000(50):33-40.
[2] 季顺平.基于多时相航空影像的建筑物变化检测方法研究[D].武汉:武汉大学,2007. Ji S P.Building change detection research based on multi-temporal aerial images[D].Wuhan:Wuhan University,2007.
[3] 王树根.正射影像上阴影和遮蔽的成像机理与信息处理方法[D].武汉:武汉大学,2003. Wang S G.Imaging mechanism and information processing approach of shadows and occlusion on orthophotos[D].Wuhan:Wuhan University,2003.
[4] 郭海涛,徐青,张保明.多重约束下的建筑物阴影提取[J].武汉大学学报:信息科学版,2005,30(12):1059-1062. Guo H T,Xu Q,Zhang B M.Shadow extraction of building based on multiple constraints[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2005,30(12):1059-1062.
[5] Swain P H,Shirley M D.Remote sensing:The quantitative approach[M].New York:McGraw Hill Book Company,1978.
[6] 王军利.基于彩色航空影像的阴影检测算法研究[D].武汉: 武汉大学,2005. Wang J L.The research of shadow detection algorithms based on color aerial images[D].WuHan:Wuhan university,2005.
[7] Fukunaga K.The estimation of the gradient of a density function with application in pattern recognition[J].IEEE Transaction of Information Theory,1975, 21(1): 32-40.
[8] Comaniciu D.Mean shift:A robust approach toward feature space analysis[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24(5): 603-619.
[9] Dempster A P.Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm[J].Journal of the Royal Statistical Society,1977,39(1)-38.
[10] Krishna K,Narasimha M M.Genetic K-means algorithm[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,Part B,1999,29(3): 433-439.
[11] 张路,廖明生.一种顾及上下文的遥感影像模糊聚类[J].遥感学报,2006,10(1): 58-65. Zhang L,Liao M S.Contextual fuzzy clustering of remote sensing imagery[J].Journal of Remote Sensing,2006,10(1):58-65.
[1] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[2] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[3] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[4] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[5] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[6] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[7] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[8] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[9] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[10] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[11] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[12] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[13] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
[14] 刘白露, 管磊. 南海珊瑚礁白化遥感热应力检测改进方法研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 136-142.
[15] 吴芳, 金鼎坚, 张宗贵, 冀欣阳, 李天祺, 高宇. 基于CZMIL测深技术的海陆一体地形测量初探[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 173-180.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发