基于静止卫星的海陆边界模板自动生成方法

本文主要探讨了静止卫星图像配准中海陆边界模板的生成方法。在遥感图像导航和配准过程中，利用海陆边界作为特征进行匹配是常见的策略，特别是在红外通道的遥感图像中，由于昼夜之间灰度值变化显著，这种方法更为适用。海陆边界模板的精确性对导航和配准的准确性至关重要。 作者针对静止卫星图像配准的独特需求，提出了一个详细的生成流程，包括目标网格生成、全球海岸线数据库的选择以及查找算法的设计。首先，目标网格生成阶段，通过对卫星图像进行预处理，将图像划分为多个小区域，便于后续处理和分析。接着，全球海岸线数据库的选择是关键步骤，需选用准确且详尽的地理信息数据来确保模板的精确性。 作者提出并比较了三种查找算法，分别是基于规则的匹配、机器学习算法（如支持向量机或神经网络）以及基于深度学习的方法。每种算法都有其优缺点，例如规则匹配算法简单快速但可能受限于特定条件，而深度学习算法虽然精度高但计算复杂。通过详细的分析，论文展示了这三种方法在精度和效率上的表现。 实验结果显示，作者的方法生成的海陆边界模板与主流工具相比，匹配度高达90%以上，显示出较高的精度。同时，算法效率较高，这意味着在实际应用中具有良好的实时性和资源利用率。这项研究为静止卫星图像的自动配准提供了一种有效且高效的解决方案，对于提升遥感数据分析的准确性和效率具有重要的科学价值和实践意义。 关键词：遥感图像配准、海陆边界模板、参考图像、静止卫星、遥感图像处理、目标网格生成算法。