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公开(公告)号：CN103065296B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210544618.5
申请日：2012-12-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘特征的高分辨率遥感影像居民区提取方法，包括以下步骤：步骤1：影像预处理；步骤2：边缘特征提取；步骤3：构建空间投票矩阵；步骤4：Ostu阈值分割步骤；采用Ostu阈值分割方法获取居民区投票值与非居民区投票值的自适应分割阈值，并根据该自适应分割阈值对空间投票矩阵进行二值化分割，得到影像中居民区和非居民区；该发明以边缘特征密度为度量标准，利用高斯函数建立空间投票矩阵，将空间距离转化投票值，以空间投票机制提取高分辨遥感影像上的居民区，有效地解决了居民区提取中自动化程度和提取精度有限的技术缺陷，适用于高分辨率遥感影像分析和处理。
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公开(公告)号：CN113392694B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110350772.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于H8/AHI的晨昏陆地雾快速提取方法、装置、介质及设备，该方法首先利用低太阳高度角地表去除指数去除影像中低太阳高度角区域的地表、近晨昏线高斯混合地表去除模型去除晨昏线区域的地表，传统夜间雾检测算法去除夜间区域的地表，再结合低云检测指数去除影像中的低云，传统去云方法去除影像中的中高云，将低太阳高度角区域的地表去除结果、晨昏线附近区域的地表去除结果分别与低云去除结果、中高云去除结果取交集，获得低太阳高度角区域和近晨昏区域雾检测结果，再与夜间区域的地表去除结果取并集，获得遥感影像中晨昏时刻雾检测结果，实现大范围晨昏陆地雾检测。本发明能准确、高效快速实现晨昏陆地雾提取。
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公开(公告)号：CN108564608A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810365943.2
申请日：2018-04-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于H8/AHI的白天雾快速提取的方法，首先利用多天可见光数据合成晴空底图，利用反射率差异，阈值法去除晴空地表；归一化雪指数法去除雪和不透明冰云；对去除晴空地表、雪和不透明冰云的前后时序影像做比值，固定阈值去除影像中运动的及类型变化较大的云；结合红外波段亮度温度的差异，阈值法进一步去除影像中的冰云、薄卷云和水云；最后利用多天红外数据合成晴空底图，阈值法去除影像中的低层云。本发明是当前具有高时间分辨率的静止卫星数据的条件下的一种可准确、高效快速实现白天雾提取的方法。
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公开(公告)号：CN109033984B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810698016.2
申请日：2018-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种夜间雾快速自动检测方法，首先获取亮温差数据；对亮温差数据做canny边缘检测获取边缘混合像元，统计边缘混合像元直方图，拟合边缘混合像元直方图的一阶偏导数曲线，一阶偏倒数曲线中位于(‑2k，2k)范围内的0值点为混合像元中地表像元形成的峰PL，取峰PL左侧所有混合像元亮温和差均值作为雾与晴空地表的分离阈值，若一阶偏导数曲线中(‑2k，2k)范围内未检测到0值点，则使用固定值‑3k作为雾与地表分离阈值，获取低层云和雾检测结果；最后利用多天红外数据合成晴空底图阈值法去除影像中的低层云。本发明是当前具有高时间分辨率的静止卫星数据的条件下的一种可准确、自动实现夜间雾提取的方法。
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公开(公告)号：CN109767465A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910149439.3
申请日：2019-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于H8/AHI的白天雾快速提取的方法，首先利用多天可见光数据合成晴空底图，利用反射率差异，阈值法去除晴空地表；归一化雪指数法去除雪和不透明冰云；对去除晴空地表、雪和不透明冰云的前后时序影像做比值，固定阈值去除影像中运动的及类型变化较大的云；结合红外波段亮度温度的差异，阈值法进一步去除影像中的冰云、薄卷云和水云；最后利用多天红外数据合成晴空底图，阈值法去除影像中的低层云。本发明是当前具有高时间分辨率的静止卫星数据的条件下的一种可准确、高效快速实现白天雾提取的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103065296A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210544618.5
申请日：2012-12-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘特征的高分辨率遥感影像居民区提取方法，包括以下步骤：步骤1：影像预处理；步骤2：边缘特征提取；步骤3：构建空间投票矩阵；步骤4：Ostu阈值分割步骤；采用Ostu阈值分割方法获取居民区投票值与非居民区投票值的自适应分割阈值，并根据该自适应分割阈值对空间投票矩阵进行二值化分割，得到影像中居民区和非居民区；该发明以边缘特征密度为度量标准，利用高斯函数建立空间投票矩阵，将空间距离转化投票值，以空间投票机制提取高分辨遥感影像上的居民区，有效地解决了居民区提取中自动化程度和提取精度有限的技术缺陷，适用于高分辨率遥感影像分析和处理。
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公开(公告)号：CN118732086B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410730922.1
申请日：2024-06-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Himawari‑8数据的亚热带早晨地形雾检测方法、设备及介质，其中方法包括：获取亚热带研究区域早晨时段的Himawari‑8数据；对Himawari‑8数据进行预处理，包括波段裁剪、无用波段剔除、计算地表抑制指数SSI；采用亚热带早晨地形雾检测模型MTFDM，从预处理后的Himawari‑8数据中去除地表、低云和中高云，得到亚热带研究区域的地形雾；其中，MTFDM模型采用Farneback光流法对计算得到的地表抑制指数SSI的时序影像进行地表初步去除，采用亮温差时序增量的给定阈值进行地表再去除。本发明能准确、高效快速地实现亚热带早晨地形雾检测。
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公开(公告)号：CN118732086A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410730922.1
申请日：2024-06-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Himawari‑8数据的亚热带早晨地形雾检测方法、设备及介质，其中方法包括：获取亚热带研究区域早晨时段的Himawari‑8数据；对Himawari‑8数据进行预处理，包括波段裁剪、无用波段剔除、计算地表抑制指数SSI；采用亚热带早晨地形雾检测模型MTFDM，从预处理后的Himawari‑8数据中去除地表、低云和中高云，得到亚热带研究区域的地形雾；其中，MTFDM模型采用Farneback光流法对计算得到的地表抑制指数SSI的时序影像进行地表初步去除，采用亮温差时序增量的给定阈值进行地表再去除。本发明能准确、高效快速地实现亚热带早晨地形雾检测。
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公开(公告)号：CN116520456A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310253898.2
申请日：2023-03-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种多波段联合的极地昼间海雾/低云快速检测方法、设备及介质，方法包括：获取MODIS数据并进行预处理；将太阳天顶角数据与预处理后的MODIS数据进行融合，得到融合太阳天顶角的MODIS影像；构建基于多波联合的海雾/低云检测模型SFLDM，其中，利用太阳天顶角将影像划分为白天和晨昏分别检测；利用SFLDM模型提取MODIS影像中的海雾/低云。本发明解决了太阳天顶角变化对极地海雾/低云检测效果的影响，能准确、高效快速地实现极地昼间海雾/低云检测。
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公开(公告)号：CN116452988A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310253906.3
申请日：2023-03-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阈值视觉背景提取器的晨昏雾快速检测方法、设备及介质，方法：获取晨昏时段的H8/AHI数据和地面站点雾观测标记数据，对其预处理；基于H8/AHI数据构建时序检测数据集；构建基于ViBe模型的自适应阈值视觉背景提取器，记为ST‑ViBe模型；其中，在背景模型初始化时引入LBSP纹理特征描述算子，在建立像素前景检测参数集时引入SILTP纹理特征；根据输入的时序检测数据集自适应调整模型参数；使用ST‑ViBe模型，根据时序检测数据集获取初步雾检测结果；利用传统去云方法和后处理方法，对初步雾检测结果优化，去除其中的残留云和残影。本发明能准确、高效快速地实现晨昏陆地雾检测。
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