專利名稱：一種Landsat TM/ETM+圖像中山體陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種對Landsat TM/ETM+圖像進(jìn)行處理的方法,特別是一種Landsat TM/ETM+圖像中山體陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)方法。
背景技術(shù)：
一直以來，在遙感成像領(lǐng)域，Landsat TM/ETM+圖像有著大量的應(yīng)用，美國陸地衛(wèi)星歷經(jīng)三代，第一代是Landsat-I衛(wèi)星、Landsat-2衛(wèi)星和Landsat-3衛(wèi)星，第二代是 Landsat-4衛(wèi)星和Landsat-5衛(wèi)星，第三代是Landsat-6衛(wèi)星和Landsat-7衛(wèi)星。TM是指美國陸地衛(wèi)星4 5號專題制圖儀Thematic Mapper所獲取的多波段掃描影像，TM圖像有 7個波段，其波譜范圍是TM-1為0. 45 0. 52微米，TM-2為0. 52 0. 60微米，TM-3為
0.63 0. 69微米，以上為可見光波段；TM-4為0. 76 0. 90微米，為近紅外波段；TM_5為
1.55 I. 75微米，TM-7為2. 08 2. 35微米，為中紅外波段;TM_6為10. 40 12. 50微米， 為熱紅外波段。因TM影像具較高空間分辨率、波譜分辨率、極為豐富的信息量和較高定位精度，從20世紀(jì)80年代中后期開始成為世界各國廣泛應(yīng)用的重要的地球資源與環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源。LANDSAT-7衛(wèi)星的改進(jìn)型主題測繪儀Enhanced Thematic Mapper Plus,也就是 ETM+,是在TM基礎(chǔ)上改進(jìn)的。ETM+相對TM增加了 I個金色譜段和2個增益區(qū)域，增加了太陽定標(biāo)器，并提高了紅外譜段的分辨率。在Landsat TM/ETM+圖像中，陰影現(xiàn)象普遍存在，陰影由高出地面的物體遮擋太陽直射光而形成，可以分為投射陰影，即是高物體遮擋光源而投射到地面的陰影，和自身陰影，即是物體自身未受到光源直射部分的陰影。可以參見Salvador, E. , Cavallaro, A., & Ebrahimi, T. (2001). Shadow identification and classification using invariant color models. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech and SignalProcessing, 3,1545-1548.以及 Yao,J.,& Zhang, Z. (2006). Hierarchical shadow detection for color aerial images. Computer Vision and Image Understanding,102, 60-69.文獻(xiàn)描述。在估測建筑物的形狀和高度等三維結(jié)構(gòu)重建方面，陰影有著積極的意義， 然而在大部分圖像處理和工程應(yīng)用中，由于遙感圖像中陰影區(qū)DN值相對偏低，光譜信息量相對較少，因此給地物類型的解譯和地表覆蓋分類等工作帶來了很大的困難。尤其在山地區(qū)域，復(fù)雜崎嶇的地形造成了山體陽坡和陰坡之間接收直射光照量的巨大差異，陰影現(xiàn)象尤為嚴(yán)重。地形糾正是解決陰影問題的一種有效手段。在過去數(shù)十年間，研究者們提出了很多地形糾正算法針對朗伯表面，Teillet提出了余弦法，C糾正法和經(jīng)驗統(tǒng)計模型； 參見 Teillet, P.M. , Guindon, B. , & Goodenough, D. G. (1982). On the slope-aspect correction of multispectral scanner data. Canadian Journal of Remote Sensing, 8,84-106.。針對非郎伯表面，應(yīng)用最廣泛的是Minnaert糾正法，參見Minnaert,M. (1941). The reciprocity principle in lunar photometry.Astrophysics Journal, 93,403-410.。隨后Richter考慮了不同地物類型的影響，將此方法發(fā)展為新Minnaert 糾正法，參見 Richter, R. , Kellenberger, T. , & Kaufmann, H. (2009). Comparison of topographic correction methods. Remote Sensing, 1,184-196.。除了上述基于幾何光學(xué)模型的算法之外，Dozier等基于大氣和地表間的輻射傳輸模型提出的IPW算法也是一種很有效的地形糾正方法，參見 Dozier, J.，& Frew, J. (1981). Atmospheric corrections to satellite radiometric data over rugged terrain. Remote Sensing of Environment,
11,191-205. ；Dozier, J. (1989). Spectral signature of alpine snow cover from the Landsat Thematic Mapper. Remote Sensing of Environment,28,9—22. ；Dozier, J. & Frew, J. (1990). Rapid calculation of terrain parameters for radiation modeling from digital elevation data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 28,963-969。同時，近些年也有很多更為高級的糾正算法先后被提出。然而，這些算法大部分都需要數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，即DEM數(shù)據(jù)的輔助，但獲取符合這些算法要求的，具有合適的空間分辨率和較高的精度的DEM數(shù)據(jù)比較困難。例如，在對Landsat TM/ETM+圖像進(jìn)行地形糾正時，需要空間分辨率為30米的DEM數(shù)據(jù)，而目前尚無全球范圍內(nèi)的30m分辨率DEM 數(shù)據(jù)；而且在大多數(shù)情況下，即使我們擁有足夠的DEM數(shù)據(jù)能夠覆蓋我們的研究區(qū)域，其分辨率也往往與待處理的遙感圖像并不匹配。因此，在進(jìn)行DEM數(shù)據(jù)重采樣以及DEM數(shù)據(jù)與遙感圖像數(shù)據(jù)幾何配準(zhǔn)等預(yù)處理過程中，則會無可避免地引入額外的噪聲和誤差，從而損壞地形糾正的結(jié)果，導(dǎo)致糾正后圖像呈現(xiàn)破碎和條紋等現(xiàn)象。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種Landsat TM/ETM+圖像中山體陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)方法，該方法可減少或避免前面所提到的問題。為解決上述問題，本發(fā)明提出了一種Landsat TM/ETM+圖像中山體陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)方法，其包括如下步驟，A、對陰影區(qū)進(jìn)行識別和提取該步驟利用Landsat TM/ETM+圖像中陰影區(qū)和非陰影區(qū)在表觀亮度上的明顯差異來對二者進(jìn)行識別區(qū)分，從而對山體陰影區(qū)進(jìn)行提取，首先，對需要進(jìn)行處理的圖像進(jìn)行纓帽變換，并將變換后所得的圖像的各個像元的亮度波段數(shù)值作為每一個像元的亮度值，然后根據(jù)所述的每個像元的亮度值對所述變換后所得的圖像進(jìn)行分割，將所述變換后所得的圖像劃分為多個對象區(qū)域，所述對象區(qū)域內(nèi)部的像元具有相似的空間性質(zhì)和光譜性質(zhì)；計算出每個對象區(qū)域內(nèi)部像元的亮度平均值，將所述亮度平均值作為該對象區(qū)域的亮度值，然后利用自適應(yīng)閾值算法得到閾值，根據(jù)所述閾值對陰影區(qū)進(jìn)行提取；B、非陰影相似像元搜尋該步驟根據(jù)圖像分割以及陰影區(qū)提取的結(jié)果，進(jìn)行相似像元的尋找，對陰影區(qū)的每一個陰影像元，利用用于光譜吸收特征分析的亮度標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù) “連續(xù)統(tǒng)去除”，根據(jù)像元光譜曲線的形狀特點信息，在其鄰近空間范圍內(nèi)搜索出一定數(shù)量的與所述陰影像元具有相似的光譜曲線形狀特點的非陰影相似像元，以便后繼用于對陰影像元光譜信息的恢復(fù)。
在圖像分割后，陰影區(qū)以對象區(qū)域的形式被提取出來，對于每一個陰影對象區(qū)域，首先在其周圍建立至少兩個像元寬度的緩沖區(qū)，然后在此緩沖區(qū)范圍內(nèi)，對應(yīng)所述對象區(qū)域中每個目標(biāo)陰影像元選出與所述目標(biāo)陰影像元光譜相似度最高的至少N個非陰影像元， 作為所述目標(biāo)陰影像元的非陰影相似像元，此處，相似度由像元間光譜曲線的標(biāo)準(zhǔn)偏差 RMSD來衡量
權(quán)利要求
1.一種Landsat TM/ETM+圖像中山體陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟，A、對陰影區(qū)進(jìn)行識別和提取該步驟利用LandsatTM/ETM+圖像中陰影區(qū)和非陰影區(qū)在表觀亮度上的差異來對二者進(jìn)行識別區(qū)分，從而對山體陰影區(qū)進(jìn)行提??；首先，對需要進(jìn)行處理的圖像進(jìn)行纓帽變換，并將變換后所得的圖像的各個像元的亮度波段數(shù)值作為每個像元的亮度值，然后根據(jù)所述的每個像元的亮度值對所述變換后所得的圖像進(jìn)行分割，將所述變換后所得的圖像劃分為多個對象區(qū)域，所述對象區(qū)域內(nèi)部的像元具有相似的空間性質(zhì)和光譜性質(zhì)；計算出每個所述對象區(qū)域內(nèi)部像元的亮度平均值，將所述亮度平均值作為該對象區(qū)域的亮度值，然后利用自適應(yīng)閾值算法得到閾值，根據(jù)所述閾值對陰影區(qū)進(jìn)行提取；B、非陰影相似像元搜尋該步驟根據(jù)圖像分割以及陰影區(qū)提取的結(jié)果，進(jìn)行相似像元的尋找，對陰影區(qū)的每一個陰影像元，利用用于光譜吸收特征分析的亮度標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)“連續(xù)統(tǒng)去除”，根據(jù)像元光譜曲線的形狀特點信息，在其鄰近空間范圍內(nèi)搜索出一定數(shù)量的與所述陰影像元具有相似的光譜曲線形狀特點的非陰影相似像元，以便后繼用于對陰影像元光譜信息的恢復(fù)；在圖像分割后，陰影區(qū)以對象區(qū)域的形式被提取出來，對于每一個陰影對象區(qū)域，首先在其周圍建立至少兩個像元寬度的緩沖區(qū)，然后在此緩沖區(qū)范圍內(nèi)，對應(yīng)所述對象區(qū)域中每個目標(biāo)陰影像元選出與所述目標(biāo)陰影像元光譜相似度最高的至少N個非陰影像元，作為所述目標(biāo)陰影像元的非陰影相似像元，此處，相似度由像元間光譜曲線的標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSD來衡量
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，步驟A中，通過eCognitionDeveloper8.O軟件對所述變換后所得的圖像進(jìn)行分割,在使用eCognitionDeveloper 8. O軟件進(jìn)行圖像分割時，形狀因子Ssh設(shè)值為O. 1，緊致度因子Scm設(shè)值為O. 5，根據(jù)圖像中地物的異質(zhì)或勻質(zhì)程度設(shè)定尺度因子Ssc的值。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，步驟A中，自適應(yīng)閾值算法滿足如下條件σΒ2= ω ο ( μ 0- μ τ)2+ ω I ( μ i_ μ τ)2其中，μ ^和U1分別表示由根據(jù)特定閾值進(jìn)行分割后得到陰影區(qū)和非陰影區(qū)像元亮度的平均值，μ τ表示原始圖像整體的亮度平均值，Qci和CO1則分別表示陰影和非陰影像元個數(shù)占總像元數(shù)的比例，σΒ2表示陰影區(qū)和非陰影區(qū)的差異性，當(dāng)最大時，所述特定閾值就是最佳分割閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，步驟B中，緩沖區(qū)的寬度上限設(shè)為10，如果在最大的緩沖區(qū)內(nèi)相似像元數(shù)量仍然無法滿足大于等于20的要求，則將相似像元實際數(shù)量作為相似像元數(shù)。
全文摘要
一種Landsat TM/ETM+圖像中山體陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)方法，所述方法包括對陰影區(qū)進(jìn)行識別和提取、非陰影相似像元搜尋以及陰影區(qū)光譜信息恢復(fù)步驟。本發(fā)明所提供的一種Landsat TM/ETM+圖像中山體陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)方法，用于進(jìn)行遙感圖像陰影區(qū)的光譜信息恢復(fù)，該方法充分結(jié)合了陰影像元本身的弱光譜信息及其鄰近相似像元的光譜信息，擺脫了傳統(tǒng)地形糾正算法對DEM數(shù)據(jù)的依賴，當(dāng)DEM數(shù)據(jù)的分辨率和精度不能滿足地形糾正算法得要求時，該算法可以提供一種行之有效的陰影處理方法。
文檔編號G06T5/50GK102622738SQ20121005936
公開日2012年8月1日 申請日期2012年3月8日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月8日
發(fā)明者周淵, 崔喜紅, 曹鑫, 陳晉 申請人:北京師范大學(xué)