[發明專利]一種基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建方法和系統

有效

• 申請號: 202010846356.2
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN111738916B
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 張利軍;曹創華;文春華;徐質彬;楊曉弘;尹展;黃志飆;楊海燕;陳海龍
• 申請（專利權）人: 湖南省有色地質勘查研究院
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00
• 代理公司: 廣州市紅荔專利代理有限公司 44214
• 代理人: 胡昌國

1.一種基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取擬進行光譜重建的遙感影像數據，并對遙感影像數據進行輻射定標，轉化成輻射數據，同時對擬進行光譜重建區進行數據裁剪；

對數據裁剪后的光譜重建區進行混合光譜分解，提取陰影基分量；

依據輻射傳輸理論，推導廣義陰影一致性光譜重建方程；

基于統計學方程估計，獲取光譜參數，實現擬進行光譜重建的遙感影像的廣義陰影光譜重建；

所述依據輻射傳輸理論，推導廣義陰影一致性光譜重建方程的步驟包括：

在遙感影像陰影的經典定義下，建立統計學方程；

對提取的陰影基分量進行數學變換，映射成各波段陰影分量圖；

所述陰影基分量映射成各波段陰影分量時采用的映射函數為：

其中，表示陰影基分量的伸縮變換函數；表示變換參數；表示經典陰影區；表示經典非陰影區。

2.如權利要求1所述的基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建方法，其特征在于，

所述對數據裁剪后的光譜重建區進行混合光譜分解，提取陰影基分量的步驟包括：

采用SMACC算法提取陰影基分量。

3.如權利要求1所述的基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建方法，其特征在于，

推導的所述廣義陰影一致性光譜重建方程R(λ,x,y)為：

其中，表示像元光譜重建后的輻射亮度；表示初始輻射亮度；表示像元各波段陰影分量；表示程輻射，為常數項；

各波段陰影分量為：

其中，表示陰影基分量的伸縮變換函數；表示變換參數；表示變換后曲面平移因子。

4.如權利要求1所述的基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建方法，其特征在于，

所述基于統計學方程估計，獲取光譜參數，實現擬進行光譜重建的遙感影像的廣義陰影光譜重建的步驟包括：

基于統計學方程估計，獲取光譜參數；

將獲取的光譜參數代入廣義陰影一致性光譜重建方程中，得出擬進行光譜重建的遙感影像的廣義陰影光譜重建結果。

5.一種基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建系統，其特征在于，包括：

裁剪模塊（10），用于獲取擬進行光譜重建的遙感影像數據，并對遙感影像數據進行輻射定標，轉化成輻射數據，同時對擬進行光譜重建區進行數據裁剪；

提取模塊（20），用于對數據裁剪后的光譜重建區進行混合光譜分解，提取陰影基分量；

推導模塊（30），用于依據輻射傳輸理論，推導廣義陰影一致性光譜重建方程；

重建模塊（40），用于基于統計學方程估計，獲取光譜參數，實現擬進行光譜重建的遙感影像的廣義陰影光譜重建；

所述推導模塊（30）包括：

建立單元（31），用于在遙感影像陰影的經典定義下，建立統計學方程；

映射單元（32），對提取的陰影基分量進行數學變換，映射成各波段陰影分量圖；

所述陰影基分量映射成各波段陰影分量時采用的映射函數為：

其中，表示陰影基分量的伸縮變換函數；表示變換參數；表示經典陰影區；表示經典非陰影區。

6.如權利要求5所述的基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建系統，其特征在于，

所述提取模塊（20）包括：

所述提取單元，用于采用SMACC算法提取陰影基分量。

7.如權利要求5所述的基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建系統，其特征在于，

推導的所述廣義陰影一致性光譜重建方程R(λ,x,y)為：

其中，表示像元光譜重建后的輻射亮度；表示初始輻射亮度；表示像元各波段陰影分量；表示程輻射，為常數項；

各波段陰影分量為：

其中，表示陰影基分量的伸縮變換函數；表示變換參數；表示變換后曲面平移因子。

8.如權利要求5所述的基于統計學的遙感影像廣義陰影光譜重建系統，其特征在于，

所述重建模塊（40）包括：

獲取單元（41），用于基于統計學方程估計，獲取光譜參數；

代入單元（42），用于將獲取的光譜參數代入廣義陰影一致性光譜重建方程中，得出擬進行光譜重建的遙感影像的廣義陰影光譜重建結果。