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基于多特征融合和图割模型的遥感影像云检测算法研究

杨羚  
【摘要】:随着对地观测技术的迅速发展,遥感卫星传感器的分辨率越来越高,这些高分影像产品广泛应用于环境监测、抗震救灾、农林业建设、智慧交通工程等方方面面。然而,地球上空常年含有云层,从卫星传感器向下拍摄地球不可避免的会将这些云层拍摄入内。云层的存在,一方面对地物产生了遮挡,造成地表信息的缺失,给目标识别、变化检测、地物分类等带来不利影响,另一方面,在4D产品的生产过程中含云量较多的影像往往被弃之不用,造成影像数据的浪费。因此对遥感影像上的云层进行检测,对于后续的云区修复处理、图像分析、影像匹配、目标检测和提取等都具有十分重要的意义。本文针对高分遥感影像波段数少,波谱范围窄,地物细节丰富,数据量大的特点提出了 一种基于多特征融合和图割模型的遥感影像云检测算法。算法首先将影像转换到HSL色彩空间中生成光谱特征底图,然后对影像进行超像素分割,并对分割出的超像素块进行亮度阈值分割,粗略提取云区。接着根据云不应含有线型结构特征的特点,利用Gabor纹理检测算子检测出影像中含有线型特征的人造地物,在利用亮度阈值提取出的云区基础上将高亮度人造地物排除,得到更加优化的云区。在此之后,利用膨胀和收缩运算,为图割模型确定最终的云区种子点、非云区种子点和待分类像素点。在使用图割模型进行优化分类时,本文分析了经典图割模型的缺点,对经典图割模型进行了改进,使其更加适用于高分遥感影像上的云区检测。最后,本文选取了具有代表性的高分含云影像进行实验。根据定性分析和定量评价对每一步结果进行对比实验和评析,验证了每一步操作都对上一步结果起到了优化作用。此外,还将本文提出的图割模型与经典图割模型进行对比,评估了算法提取云区的定价指标和运行效率。实验结果显示,本文云检测算法有较高的准确率、查全率和较低的错误率,且比经典图割模型运算速度快。通过实验结果,充分证明了本文云检测算法的可行性和实用性。


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