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基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究

李存军 刘良云 王纪华 赵春江

李存军, 刘良云, 王纪华, 赵春江. 基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 947-950.
引用本文: 李存军, 刘良云, 王纪华, 赵春江. 基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 947-950.
LI Cunjun, LIU Liangyun, WANG Jihua, ZHAO Chunjiang. IKONOS Shadow Extraction in Urban Region Based on Principal Component Fusion Information Distortion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 947-950.
Citation: LI Cunjun, LIU Liangyun, WANG Jihua, ZHAO Chunjiang. IKONOS Shadow Extraction in Urban Region Based on Principal Component Fusion Information Distortion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 947-950.

基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究

基金项目: 国家863计划资助项目(2006AA12Z138),北京市自然科学基金资助项目(4071002)
详细信息
    作者简介:

    李存军,博士,助理研究员。主要从事数字影像处理、遥感和GIS应用研究。已发表学术论文20余篇。

  • 中图分类号: P237.4

IKONOS Shadow Extraction in Urban Region Based on Principal Component Fusion Information Distortion

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-07-08
  • 修回日期:  2008-07-08
  • 刊出日期:  2008-09-05

基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究

    基金项目:  国家863计划资助项目(2006AA12Z138),北京市自然科学基金资助项目(4071002)
    作者简介:

    李存军,博士,助理研究员。主要从事数字影像处理、遥感和GIS应用研究。已发表学术论文20余篇。

  • 中图分类号: P237.4

摘要: 提出了一种基于主成分融合信息失真的城区IKONOS影像阴影自动提取的新方法。首先选用阴影信息强的近红外波段用于阴影提取,并评价主成分融合的信息失真,发现阴影对相对偏差这一评价指标敏感,其次,构造了相对差异指数以增强阴影信息,使阴影区相对差异指数的数值高,而非阴影区的相对差异指数的数值低,然后通过阈值法将影像分为可能阴影区和非阴影区,最后根据标准差通过区域滤波去除可能阴影区中的水体,实现阴影的提取。试验结果表明,此方法阴影自动提取方便、精度高,不仅能准确地提取高层建筑物的阴影,而且能识别矮小树木等细小阴影。

English Abstract

李存军, 刘良云, 王纪华, 赵春江. 基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 947-950.
引用本文: 李存军, 刘良云, 王纪华, 赵春江. 基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 947-950.
LI Cunjun, LIU Liangyun, WANG Jihua, ZHAO Chunjiang. IKONOS Shadow Extraction in Urban Region Based on Principal Component Fusion Information Distortion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 947-950.
Citation: LI Cunjun, LIU Liangyun, WANG Jihua, ZHAO Chunjiang. IKONOS Shadow Extraction in Urban Region Based on Principal Component Fusion Information Distortion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 947-950.

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