城区建筑物的在轨热异常检测提取
作者:
作者单位:

1.西安电子科技大学 空间科学与技术学院,陕西 西安 710071;2.西安交通大学 微电子学院,陕西 西安 710049;3.中国空间技术研究院西安分院,陕西 西安 710000

作者简介:

侯舒维(1980-),女,陕西省三原县人,在读博士研究生,高级工程师,主要从事遥感图像的智能处理方面的研究.email:swhou521@stu.xidian.edu.cn.
李晓博(1983-),男,陕西省宝鸡市人,博士,高级工程师,主要从事云计算及人工智能方面的研究.
王元乐(1986-),男,陕西省户县人,在读博士研究生,高级工程师,主要研究方向为遥感图像处理及压缩编码.
郭宝龙(1962-),男,西安市人,博士,教授,博士生导师,主要从事模式识别、智能信息处理及视频通信方面的研究.
邵应昭(1983-),男,陕西省户县人,硕士,研究员,主要研究方向为星载智能计算及遥感图像处理.

通讯作者:

基金项目:

民用航天重点资助项目(30501050301)

伦理声明:



On-Orbit thermal anomaly detection and extraction of urban buildings
Author:
Ethical statement:

Affiliation:

1.School of Aerospace Science and Technology,Xidian University,Xi'an Shaanxi 710071,China;2.School of Microelectronics,Xi'an Jiaotong University,Xi'an Shaanxi 710049,China;3.China Academy of Space Technology,Xi'an Shaanxi 710000,China

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    摘要:

    城市区域是十分典型的不均匀区域,其地表类型复杂,温度变化快,研究城区建筑物的在轨热异常检测提取是一项非常具有挑战性的任务。基于LANDSAT影像,探究了一种城区建筑物的在轨热异常检测提取方法。首先基于多指数特征和几何特征对建筑物进行自动提取;然后采用单通道算法反演建筑物的温度;最后根据反演结果完成建筑物的在轨热异常检测提取。选取武汉地区对该算法进行建筑物热异常检测应用,并以ASTER官方地表温度为参考,对多个异常检测点进行了温度反演精确度评价。实验表明,本文的方法能够准确提取城区建筑物目标,其目标温度反演均方根误差优于3 K,是一种有效的城区建筑物在轨热异常检测提取方法。

    Abstract:

    Urban area is a very typical non-uniform area with complex surface type and fast temperature change. It is a very challenging task to study the thermal anomaly detection and extraction of urban buildings on-orbit. A thermal anomaly detection and extraction method of urban buildings on-orbit using LANDSAT images is presented. Firstly, urban buildings are automatically extracted based on the multi-exponential feature and geometric feature, then the single-channel algorithm is utilized to retrieve the temperature of the buildings, and finally the on-orbit thermal anomaly detection and extraction of urban buildings is completed according to the temperature inversion results. The feasibility and effectiveness of the method are verified in Wuhan city referenced to ASTER officially surface temperature products. Experiment results show that the proposed method can accurately extract the urban buildings, and the root-mean-square error of target temperature inversion is less than 3 K, indicating that this method is an effective method for detecting and extracting thermal anomalies of urban buildings on-orbit.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

侯舒维,郭宝龙,李晓博,邵应昭,王元乐.城区建筑物的在轨热异常检测提取[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022,20(5):498~505

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  • 收稿日期:2021-01-15
  • 最后修改日期:2021-03-29
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  • 在线发布日期: 2022-05-31
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