基于BP神经网络的特征融合遥感图像阴影检测

作者：杨光义; 薛若尧; 张莙茜; 黄炎; 李卓鸿^*

来源：武汉大学学报(工学版), 2023, 56(06): 757-763.

DOI：10.14188/j.1671-8844.2023-06-015

• 阴影检测
• 特征融合
• 色彩空间
• BP神经网络
• 阈值分割

针对遥感图像中地物遮挡形成阴影，导致阴影区域地物信息受损的问题，提出一种基于BP(back propagation)神经网络的特征融合遥感图像阴影检测方法，该方法共分为预处理、特征提取、特征融合和后处理4个阶段。为了克服现有单一特征阴影检测方法的局限性，共设计了蓝绿波段归一化、主成分分析、HSI(hue,saturation,intensity)空间和灰度矫正色调4个特征提取分支，然后通过BP神经网络实现多特征的深度融合。实验表明，所提方法提取的阴影掩膜完整性高、边缘区分良好，对水体等易混淆的非阴影地物也能很好地区分，说明本文方法具有较好的鲁棒性。

• 单位
  武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 武汉大学