遙感影像的陰濕檢測與去除方法

遙感影像的陰濕檢測與去除方法

1政策分類及各部分作用陰影是由高于地面的物體覆蓋的。在遙感圖像數(shù)據(jù)中，dn值低，信息相對較少，難以識別。在圖像處理和工程應(yīng)用中，它會影響操作過程，導致錯誤結(jié)果。去除陰影一般包括兩方面的內(nèi)容:檢測陰影區(qū)域和消除陰影?，F(xiàn)有的檢測陰影的算法可以根據(jù)是否需要環(huán)境條件的先驗知識進行分類,一類是根據(jù)影像中地物幾何形狀或DSM數(shù)據(jù)與太陽、遙感器有關(guān)參數(shù)計算陰影區(qū)域;另一類是根據(jù)影像陰影區(qū)域的共性及其與非陰影區(qū)域的差別提取陰影區(qū)域。多波段檢測陰影屬于第二類,它是基于遙感影像陰影成像機理和地物反射波譜特征檢測陰影,分別用到藍光波段、綠光波段和近紅外波段。消除陰影一般采用圖像處理或補償陰影區(qū)域信息的方法。圖像處理的方法,如比值法、直方圖變換、同態(tài)系統(tǒng)濾波等,在消除陰影的同時也改變了非陰影區(qū)域的信息。而補償陰影區(qū)域信息,可以只對陰影區(qū)域進行處理,有利于保持和提高影像整體質(zhì)量,但是由于遙感影像陰影的復雜性,其影響因素數(shù)不勝數(shù),從理論上講,完全去除陰影幾乎是不可能的。本文按照補償陰影區(qū)域信息的基本思想,根據(jù)輻射傳輸理論,提出一種去除陰影的理論模型,并利用IKONOS影像進行了方法與模型驗證,取得了較好的效果。2近紅外覆蓋區(qū)域的對比根據(jù)影像陰影區(qū)域的共性及其與非陰影區(qū)域的差別提取陰影區(qū)域,難點在于區(qū)分陰影區(qū)域的亮目標和非陰影區(qū)域的暗目標。而影響遙感影像中亮目標或暗目標形成的因素主要有兩種:一是輻射到目標上太陽光的多少;二是目標反射率的高低。在這兩種因素的綜合作用下,導致不同目標向遙感器輻射的能量不同。首先,遙感影像陰影由較高物體遮擋太陽直射光而形成。在直射光被完全遮擋的情況下,陰影區(qū)域目標物只有天空散射光和環(huán)境反射光照射,而非陰影區(qū)域不僅有天空散射光和環(huán)境反射光,還有直射光照射。遙感影像陰影主要集中于可見光至近紅外波段。在此波段范圍內(nèi),環(huán)境反射光所占比例很小,區(qū)分陰影與非陰影主要由直射光、散射光能量比所決定;在可見光至近紅外波段,不考慮云霧等影響時,瑞利散射和米氏散射遠遠大于無選擇性散射,瑞利散射強度與波長的四次方成反比,米氏散射強度與波長的二次方成反比,散射光強度隨波長增大急劇減小。因此,照射到遙感影像陰影區(qū)域的太陽光隨波長增加急劇減小。其次,在可見光至近紅外光譜范圍內(nèi),地物波譜反射率是有規(guī)律可循的。圖1為使用ASD地物光譜儀在室內(nèi)測得的水(純凈水)、植被(針葉樹)、土壤(黏土)和巖石(粉砂巖)的光譜反射率曲線。從圖1(a)可知,水、植被、土壤、巖石等四種典型地物反射率隨波長而變化,反射率最高約為90%,最低接近“0”,反射峰、吸收峰也分布在不同譜段。四種典型地物反射率變化有一個共同的特征(圖1(b)):從藍光波段到綠光波段(430—560nm),它們的反射率都逐漸增大。即4種典型地物在藍光波段的反射率略低于綠光波段的反射率,遙感影像的藍光波段與綠光波段數(shù)據(jù)具有很高的相關(guān)性。由以上分析可知:散射光強度隨波長增大急劇減小,對影像陰影區(qū)域影響的結(jié)果是綠光波段相對于藍光波段急劇減小。另外,地物反射率在藍光波段與綠光波段有很高的相關(guān)性。兩種因素作用的結(jié)果是:在非陰影區(qū)域,藍光波段和綠光波段有很高的相關(guān)性;在陰影區(qū)域,綠光波段相對于藍光波段急劇減小。將綠光波段影像減去(或除以)藍光波段影像,對所得影像進行基于直方圖閾值法提取陰影。這種方法提取陰影主要與地物光譜反射變化特性有關(guān),不受地物反射率大小決定。在實際遙感影像中,地物類型千差萬別,雖然四種典型地物光譜反射特性能代表大多數(shù)地物,但是也有地物在藍光波段有反射峰,或者在綠光波段有吸收峰,因此也有可能在藍光波段至綠光波段反射率隨波長增大而明顯減小,這樣將造成檢測陰影的誤差。此外,遙感影像陰影的一個根本特征就是信息弱,表現(xiàn)在影像數(shù)據(jù)上為DN值低。近紅外波段在產(chǎn)生陰影的波段范圍內(nèi)波長最長,散射光最小,陰影區(qū)域與非陰影區(qū)域目標輻射能量差值最大,因此用近紅外波段進行基于直方圖閾值法提取陰影,比利用其他單波段的精度都高。這種方法提取陰影主要與地物反射率大小有關(guān),不受地物光譜反射變化特性決定。多波段檢測陰影就是利用遙感影像多波段的特點,將綠光波段與藍光波段差(比)值法提取陰影和近紅外波段基于直方圖閾值法提取陰影相結(jié)合,其技術(shù)流程如圖2。3陰影刪除理論模型3.1投影影像的噪聲一幅純凈的遙感影像F(x,y),由于通過大氣及地面系統(tǒng)S(x,y),并加入了外來噪聲V(x,y),而變成影像G(x,y)(圖3)。假設(shè)陰影對遙感影像的影響為外來噪聲V(x,y)。將上述過程用公式表示:G(x,y)=F(x,y)×S(x,y)×V(x,y)(1)G(x,y)=F(x,y)×S(x,y)×V(x,y)(1)設(shè)T(x,y)=F(x,y)×S(x,y),則:Τ(x,y)=G(x,y)×V-1(x,y)(2)要得到無陰影影響的遙感影像數(shù)據(jù)T(x,y),就是要求解V-1(x,y)和確定卷積形式。3.2射、輻射能量信息的轉(zhuǎn)化遙感影像數(shù)據(jù)信息是遙感器從空中獲取的地物反射、輻射能量信息的轉(zhuǎn)化。除了一部分太陽光能量由大氣空間反射、散射(程輻射)直接進入遙感器外,地物對遙感器信息的總貢獻為以下幾部分:(1)光線直接進入地面，直接反射在地面上的部分e-τ/μvρse-τ/μs(3)(2)光線通過地球光線反射到達地面，并直接反映在傳感器部分td(μs)ˉρe-τ/μv(4)(3)光線直接到達地面，到達地面反射和大氣，然后傳輸?shù)絺鞲衅鞑糠謊-τ/μsˉρ′td(μv)(5)(4)u3000e-/5和7td(μv)ρ=td(μs)+(e-τ/μs+td(μs))(e-τ/μv+td(μv))S(ρ=)21-S=ρ(6)式中,ρs為地面反射率;S為大氣層向下的半球反射率;μs為太陽天頂角的余弦值;μv為遙感器天頂角的余弦值;e-τ/μs和td(μs)分別為到達地面的太陽直射光和經(jīng)大氣散射光到達地面的大氣透過率;e-τ/μv和td(μv)分別為觀測方向地面反射直達遙感器和經(jīng)大氣散射光到達遙感器的大氣透過率;τ為大氣衰減系數(shù);ˉρ、ˉρ′、ρ=分別為大氣散射到地面的半球反射率、經(jīng)地面散射到大氣的地面半球反射率和經(jīng)大氣與地面兩次散射后的地面半球反射率。遙感影像上的陰影區(qū)域是較高物體遮擋太陽直射光而形成,在陰影區(qū)域目標上無太陽直射光照射,在數(shù)據(jù)信息特征上表現(xiàn)為:(3)式和(5)式為零,(4)式和(6)式不變;程輻射信息量不變。由周圍物體遮蔽而影響天空散射光,以及地面與大氣多次相互散射能量的變化,不是區(qū)分陰影與非陰影的特征,相反能夠反映地物立體感。在去除陰影時不考慮因遮蔽而引起的天空散射和地面與大氣多次相互散射能量的變化,可認為散射光、地面與大氣多次相互散射能量不因較高物體遮蔽而改變。|V-1(x,y)|反映“量”的關(guān)系,可表示為(7)式,分子為目標無陰影影響時受輻射的能量,分母為有陰影影響時受輻射的能量。|V-1(x,y)|=e-τ/μvρse-τ/μs+td(μs)ˉρe-τ/μv+e-τ/μvˉρ′td(μv)+td(μs)td(μv)ρ=+(e-τ/μs+td(μs))(e-τ/μv+td(μv))S(ρ=)21-S=ρtd(μs)ˉρe-τ/μv+td(μs)td(μv)ρ=+(e-τ/μs+td(μs))(e-τ/μv+td(μv))S(ρ=)21-S=ρ(7)(7)式中涉及地面參數(shù),還有大氣上行、下行輻射等參數(shù),因此,不能直接得到(7)式的計算結(jié)果,必須簡化(7)式。在可見光至近紅外波段,地面與大氣多次相互散射的光能遠小于太陽直射光和天空散射光,因此可將(e-τ/μs+td(μs))(e-τ/μv+td(μv))S(ρ=)21-S=ρ省略,得:|V-1(x,y)|≈e-τ/μvρse-τ/μs+td(μs)ˉρe-τ/μv+e-τ/μvˉρ′td(μv)+td(μs)td(μv)ρ=td(μs)ˉρe-τ/μv+td(μs)td(μv)ρ=(8)假設(shè)地面為均一朗伯體時,ρs=ˉρ=ˉρ′=ρ=,|V-1(x,y)|=e-τ/μve-τ/μs+td(μs)e-τ/μv+e-τ/μvtd(μv)+td(μs)td(μv)td(μs)e-τ/μv+td(μs)td(μv)=td(μs)+e-τ/μstd(μs)(9)為減少省略(e-τ/μs+td(μs))(e-τ/μv+td(μv))S(ρ=)21-S=ρ所產(chǎn)生的誤差,對|V-1(x,y)|進行處理:|V-1(x,y)|≈td(μs)+e-τ/μs+(e-τ/μs+td(μs))(e-τ/μv+td(μv))S=ρ1-S=ρtd(μs)+(e-τ/μs+td(μs))(e-τ/μv+td(μv))S=ρ1-S=ρ(10)(10)式結(jié)果比較理想,直射光、散射光的大氣透過率以及地面與大氣多次相互散射部分,能通過“6S”、“MODTRAN”等大氣輻射傳輸模型求得,也就是說|V-1(x,y)|可通過計算求得。|V-1(x,y)|反映的是“量的比例”關(guān)系,故可將(2)式卷積運算理想化為乘法運算。對于非陰影區(qū)域:Τ(x,y)=G(x,y)(11)對于陰影區(qū)域:T(x,y)=[G(x,y)-C(x,y)]×V-1(x,y)+C(x,y)(12)式中,C(x,y)為程輻射值。將(11)、(12)式合并:T(x,y)=[V-1(x,y)-1]×W(x,y)×[G(x,y)-C(x,y)]+G(x,y)(13)式中,W(x,y)為陰影區(qū)域二值圖,陰影為“1”,非陰影為“0”。上式中T(x,y)、G(x,y)、C(x,y)為能量值,設(shè)其影像數(shù)據(jù)的DN值分別為TDN(x,y)、GDN(x,y)、CDN(x,y),a,b為增益量(Gain)和漂移量(Offset),則有:a×TDN(x,y)-b=[V-1(x,y)-1]×W(x,y)×[a×GDN(x,y)-b-(a×CDN(x,y)-b)]+[a×GDN(x,y)-b](14)簡化得:TDN(x,y)=[V-1(x,y)-1]×W(x,y)×[GDN(x,y)-CDN(x,y)]+GDN(x,y)(15)從(15)式推導結(jié)果可知,陰影去除公式(13)中的影像數(shù)據(jù),可以直接使用圖像數(shù)據(jù)DN值。遙感影像的一個像元具有一定的實際地面面積,處于陰影區(qū)域邊界的像元和處于非陰影區(qū)域邊界的像元,既有陰影部分,又有非陰影部分,而且由于環(huán)境反射光的差異,陰影去除后,形成陰影邊界的亮邊緣和非陰影邊界的暗邊緣。為消除這種邊緣效應(yīng),可分別追蹤陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域的邊界線,對邊界線上的像元進行平滑化處理。R(x,y)={1Μ∑(m,n)∈SΤ(m,n)|Τ(x,y)-1Μ∑(m,n)∈SΤ(m,n)|>ΚΤ(x,y)其他(16)式中,T(x,y)為原影像灰度值;R(x,y)為處理后的影像灰度值;S為兩條邊界線鄰域中點的集合;M為集合內(nèi)點像元的總數(shù);K為規(guī)定的非負閾值。4陰影檢測和模型示例驗證本文以城市IKONOS影像為例,進行多波段陰影檢測與陰影去除理論模型驗證。4.1光譜影像構(gòu)成選取2000年9月15日南京市區(qū)4m分辨率多光譜影像,整幅圖像為2407列×2810行。本研究選取南京市市區(qū)400列×400行子區(qū)作為研究區(qū)(圖4),該子區(qū)有云、建筑物等形成的陰影。4.2基于近紅外信號的差值影像提取陰陽區(qū)域IKONOS4m分辨率多光譜影像的綠光波段(圖5)減去藍光波段(圖6),形成藍綠光波段差值影像(圖7)。對近紅外波段(圖8)和藍綠光波段差值影像進行基于直方圖閾值法提取陰影區(qū)域,如圖9、圖10。以窗口9×9對差值法提取陰影的結(jié)果進行中值濾波(圖11)。根據(jù)圖4多波段檢測陰影流程進行陰影檢測,結(jié)果如圖12所示。4.3各譜線對比根據(jù)6S大氣輻射傳輸模型及(10)式計算可得:Band1,V-1(x,y)=1.98;Band2,V-1(x,y)=2.39;Band3,V-1(x,y)=2.86;Band4,V-1(x,y)=3.74。根據(jù)暗目標法求得各波段的程輻射值分別為:Band1,C(x,y)=228;Band2,C(x,y)=170;Band3,C(x,y)=88;Band4,C(x,y)=71。根據(jù)(15)式對4個波段數(shù)據(jù)分別進行運算,可得出陰影去除后的各波段結(jié)果圖像如圖13。根據(jù)(15)式進行邊緣效應(yīng)處理,得到相應(yīng)各波段的結(jié)果圖像如圖14。圖15為陰影及邊緣效應(yīng)去除后的標準假彩色合成影像。5投影投影區(qū)域增強模型(1)從地物光譜反射特性和遙感影像陰影產(chǎn)生機理出發(fā),發(fā)展的遙感影像多波段陰影檢測方法簡便、可行。(2)