，通过遥感影像获取时间及经炜度，计算可知N = 347,计算 得到遥感影像获取时间下的太阳高度角h = 34.579643°，太阳方位角A=155.896000°。 [0035] 步骤2:在ENVI中以Landsat - 8等多光谱影像时间为基础，利用S1中得到的太阳高 度角和太阳方位角，并将ASTER GDEM高程数据作为地形基础，模拟该时间下的太阳光照地 形晕渲图；
[0036] 例如:实验中使用的landsat - 80LI遥感影像，利用步骤1中计算得到遥感影像获取 时间下的太阳高度角34.579643°，太阳方位角155.896000°模拟得到的太阳光照地形晕渲 图如图c所示。
[0037] 步骤3:以需要识别的线性构造为基础，在ENVI中利用Top graph i c模块中Shade d Relief模型通过设定相应的太阳高度角和太阳方位角，模拟相应的地形光照晕渲图；
[0038]例如：需要的线性构造方向分别为北西向，设定太阳高度角30°，太阳方位角225°， 得到如图d所示的太阳光照地形晕渲图；线性构造东西向，设定太阳高度角30°，太阳方位角 180°，得到如图e所示的太阳光照地形晕渲图；设定线性构造南北向，设定太阳高度角30°， 太阳方位角90°，得到如图f所示的太阳光照地形晕渲图。
[0039]
去除Landsat - 8等多光谱影像原有的太阳光照地形模 型；
[0040] 其中1/A为去除影像原有太阳光照地形模型后的Landsat多光谱影像DN值；
[00411 La为原始遥感影像DN值；
[0042] L·为S2步骤中多光谱影像时间下的太阳光照地形晕渲图，即像元所在地地表法线 与照明法线之间的角度余弦值；
[0043] C是为了使影像色泽清晰而添加的常数，可利用公式：
[0044] La=P · Ia+q
[0045] 通过一元线性回归进行模拟得到，
[0046] 步骤5:利用公式Lb = I/a · (Ie+C)叠加上需要的太阳光照地形模型，以增强相应的 线性构造方向，获得增强线性构造方向的增强影像用于解译分析。
[0047]其中Lb为叠加上需要的太阳光照地形模型后的Landsat多光谱影像DN值；
[0048] 1/a为去除影像原有太阳光照地形模型后的Landsat多光谱影像DN值；
[0049] Ib为叠加需要太阳光照地形模型后的太阳天顶角；
[0050] C为步骤4中提到的一元线性回归得到的常数。
[0051] 根据叠加需要的光照模型分别可得到北西向、东西向、南北向的明显的线性构造 特征，分别如图g、图h、图i所示。
【主权项】
1. 一种基于地形的遥感线性构造增强处理方法，其特征在于，包括W下步骤： S1:在影像的头文件中查找多光谱影像拍摄的时间，结合拍摄区域的经缔度信息，利用 公式推算出太阳高度角和太阳方位角。具体方法为： S1.1:利用公式sinh = sinSsin φ + 〇35 6〔口5单.〇)5(*)推算出太阳高度角； 其中h为太阳高度角；δ为太阳赤缔，sinS = 0.39795cos[0.98563(N-173)]，N为日数，自 每年1月1日开始计算；为当地缔度；ω为太阳时角，co=(12-t)*15°，t为遥感影像当天的 拍摄时间，单位为h; S1.2:利用公式椎算出太阳方位角； 其中A为太阳方位角;h为S1.1中求得的太阳高度角；δ和<|^在51.1中已经说明； S2:在ENVI中WLandsat-8等多光谱影像拍摄时间为基础，利用S1中得到的太阳高度角 和太阳方位角，并奖ASTER G呢Μ高程数据作为地形基础，模拟该时间下的太阳光照地形晕 擅图； S3: W需要识别的线性构造为基础，设定相应的太阳高度角和太阳方位角，模拟相应的 地形光照晕擅图； S4:利用公式fe除Landsat-8等多光谱影像原有的太阳光照地形模型； 其中1/A为去除影像原有太阳光照地形模型后的Landsat多光谱影像DN值;La为原始遥 感影像DN值；Ια为S2步骤中多光谱影像时间下的太阳光照地形晕擅图，即像元所在地地表 法线与照明法线之间的角度余弦值;C是为了使影像色泽清晰而添加的常数，可利用公式： La=p · la+q通过一元线性回归进行模拟得到，其中C = % S5:利用公式Lb = 1/a· (le+C)叠加上需要的太阳光照地形模型，W增强相应的线性构 造方向，获得增强线性构造方向的增强影像用于解译分析。 其中Lb为叠加上需要的太阳光照地形模型后的Landsat多光谱影像DN值;1/A为去除影 像原有太阳光照地形模型后的Landsat多光谱影像DN值；Ib为叠加需要太阳光照地形模型 后的太阳天顶角;C为S4中提到的一元线性回归得到的常数。2. 根据权利要求1所述的线性构造解译增强处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，利 用多光谱影像的时间和经缔度信息通过公式计算推算出太阳高度角和太阳方位角。3. 根据权利要求1所述的线性构造解译增强处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，在 ASTER GDEM高程数据基础上，将区域内多光谱影像在其上进行叠加，进而模拟该时间下太 阳光照地形晕擅图。4. 根据权利要求1所述的线性构造解译增强处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，设 定不同太阳高度角和太阳方位角的光照，选取符合线性构造解译区域的最佳光照模型。5. 根据权利要求1所述的线性构造解译增强处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，利 用公式去除原有多光谱影像中的太阳光照地形模型。6. 根据权利要求1所述的线性构造解译增强处理方法，其特征在于，所述步骤S5中，利 用公式叠加一个使得区域线性构造解译效果最佳的光照模型。
【专利摘要】本发明公开了一种基于地形的遥感线性构造增强处理方法。在遥感地质解译工作过程中，需要对区域的线性构造，包括断裂带和裂隙带进行解译，因为一些矿点通常分布在线性构造交界处，线性构造的解译是遥感地质解译较为重要的部分。只是一般的影像由于接收时间原因太阳光照通常都是太阳方位位于拍摄区东南侧，因此仅能增强北东向线性构造，然而北西向、东西向、南北向的线性构造通常会被影像所忽略。通过以地形为基础的影像增强工作，可以模拟不同角度的太阳光照，使得相对应的北西向、东西向、南北向的线性构造都能得到较好的体现，从而为遥感地质解译提供重要的方法革新。
【IPC分类】G01S17/89, G06T5/00
【公开号】CN105549028
【申请号】CN201510952718
【发明人】金城, 吴文渊, 问静怡, 庞毓雯, 宋瑜, 徐俊锋, 胡潭高, 闫嘉琪
【申请人】杭州师范大学
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年12月17日