【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感图像处理，具体涉及一种基于多空间特征综合的高分辨率遥感影像阴影提取方法。
技术介绍
1、随着遥感技术的不断发展，遥感影像的空间分辨率大大提高，精度可以达到亚米级。高空间分辨率的遥感影像有助于获取更加清晰、丰富的地物细节信息，加速了遥感在林业、农业、地质、海洋、军事等众多领域的应用。
2、遥感影像中的阴影是不可忽略的重要因素之一，阴影是由于光在传播路径上受到植被、高大建筑物等不透光地物遮挡，导致原本目标区域光照量降低或消失，在影像上表现为阴影区域。这类区域dn值较低，区域中地物的亮度值和对比度下降，导致影像刻画地物信息的能力减弱，影响了地物信息的提取，使得目标识别、变化检测等图像处理与分析过程变得困难。因此，快速、准确、有效的识别提取出影像中的阴影区域，对于后续遥感信息的应用十分重要。
3、目前，阴影区域识别提取的方法主要分为三大类：基于几何模型的方法、基于阴影自身特性的方法与基于深度学习的方法。基于几何模型的方法需要收集阴影区域周围大量的先验知识，比如遮挡物体的几何形状、传感器参数、太阳照射的方...
【技术保护点】
1.一种基于多空间特征综合的高分辨率遥感影像阴影提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多空间特征综合的高分辨率遥感影像阴影提取方法，其特征在于，所述步骤1具体为：对高分辨率遥感影像各个波段进行线性归一化处理，将结果映射到[0,1]的范围内，实现对数据的等比缩放。
3.根据权利要求2所述的一种基于多空间特征综合的高分辨率遥感影像阴影提取方法，其特征在于，所述步骤1中线性归一化公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于多空间特征综合的高分辨率遥感影像阴影提取方法，其特征在于，所述步骤2包括：
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