[发明专利]一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法在审

专利信息
申请号: 201710048988.2 申请日: 2017-01-23
公开(公告)号: CN106897973A 公开(公告)日: 2017-06-27
发明(设计)人: 王涛;顾丽娟;何福红;吴孟泉;蒋卫国;张振华 申请(专利权)人: 鲁东大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T5/20
代理公司: 烟台双联专利事务所(普通合伙)37225 代理人: 矫智兰
地址: 264000 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 pca 变换 遥感 反射率 图像 立体 校正 方法
【权利要求书】:

1.一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法,其特征在于,包括以下步骤:

a 对由搭载在航天、航空飞行器上的传感器或遥感器所记录的遥感数字灰度图像进行辐射校正和大气校正,获得校正后的遥感反射率图像;

b 对遥感反射率图像和数字高程模型DEM数据进行配准,统一坐标系统为高斯-克吕格平面直角坐标系,并作重采样和裁剪工作,使两者具有相同的空间分辨率和图幅范围;

c 基于遥感反射率图像,进行主成分变换PCA,获得不相关各主成分数据;

d 根据遥感反射率图像的成像时刻及图像中心点经纬度坐标,计算成像时刻太阳方位角和太阳高度角;

e 基于DEM数据,计算地表粗糙度,获得地表粗糙度数据;

f 对地表粗糙度数据做离差标准化处理,获得离差标准化地表粗糙度数据;

g 基于研究区DEM数据,以遥感反射率图像成像时刻太阳方位角加(180°)和太阳高度角为参数计算研究区正立体地形阴影数据,即太阳西北方位地形阴影图;

h 太阳西北方位地形阴影图和第一主成分分量数据PC1分别以和1-作为权重,计算获得新的第一主成分分量数据PC1’(式ⅰ):

(ⅰ)

i将新的第一主成分分量数据PC1’替换主成分空间中的第一主成分分量数据PC1,并协同其他各主成分分量,采用主成分反变换算法,反变换至多光谱空间;至此,完成对遥感反射率图像的反立体现象的校正,获得正立体遥感图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法,其特征在于,所述的遥感数字灰度图像为由搭载在人造卫星、飞机或其他飞行器(航天的或航空的)上的传感器或遥感器所记录的数字灰度图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法,其特征在于,所述的遥感反射率图像是指遥感数字灰度图像经过辐射校正和大气校正处理后的图像,其像素数值近似反应了在特定的太阳-目标-传感器几何关系下的地面目标对入射的太阳辐射照度的反射能力,即地面目标的反射辐射通量和太阳入射通量的比值。

4.根据权利要求1所述的一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法,其特征在于,所述的地表粗糙度数据是基于DEM数据,由式(ⅱ)计算获得:

(ⅱ)

其中, 为坡度数据,以弧度为单位。

5. 根据权利要求1所述的一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法,其特征在于,所述的离差标准化地表粗糙度数据是由式(ⅲ)确定:

(ⅲ)

其中,min、max分别为最小和最大地表粗糙度;取值(0,1]。

6.根据权利要求1所述的一种基于PCA变换的遥感反射率图像反立体校正方法,其特征在于,所述主成分变换(PCA)为K-L变换或霍特林(Hotelling)变换。

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