高分辨率遥感图像海陆分离：多特征融合方法

"多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离_刘思彤1" 本文主要探讨了在高分辨率遥感图像中实现海陆分离的挑战及其解决方案。海陆分离是遥感图像处理中的一个重要任务，它对于海洋监测、环境研究、海岸线分析等应用具有重要意义。然而，在海面背景亮度变化不均的情况下，传统的基于单一特征（如灰度）的分割方法往往难以准确地识别出陆地与海洋。 刘思彤等人提出的多特征融合的海陆分离方法旨在克服这些问题。他们指出，海面的灰度值通常呈现高斯分布，且分布范围较窄，导致灰度方差小，这使得单纯依赖灰度特征进行分割效果不佳。特别是在存在岛屿或者云雾遮挡的情况下，单特征方法容易产生误分割或大量孤立区域，给后续的图像分析带来困难。 为了解决这些问题，作者提出了一个结合灰度、梯度和纹理等多特征的融合方法。首先，根据不同的陆地类型（如森林、沙漠、城市等）选择合适的特征进行分离，这样可以更好地适应图像的不同区域。接着，利用形态学操作来辅助分离过程，有助于消除噪声和连接断裂的区域。然后，通过像素标记和纹理聚类策略进一步优化结果，有效地去除孤立的陆地区域，确保海陆分离的连通性和完整性。 最后，使用直方图统计法来屏蔽陆地部分，使得最终的海陆分离结果更加清晰，有利于后续的图像分析和处理。这种方法的陆地检测率和正确检测率均超过99%，并且计算效率高，仅为传统方法的一半，这大大提高了处理速度和准确性。 通过与常用的海陆分离方法进行比较，该算法显示出明显的优势，能够在保持高精度的同时，快速完成海陆分离并屏蔽陆地，为后续的图像处理提供便利。这项工作对于推动遥感图像处理技术的发展具有积极意义，对于实际应用中的海陆识别和分析提供了有力的工具。