靳华中，袁福祥，李庆鹏，常学立，包志熙

(1.湖北工业大学 计算机学院，湖北 武汉 430068;2.中国资源卫星应用中心，北京 100000)

0 引言

随着空间遥感技术的快速发展，遥感影像在城市规划、数字农业和资源勘探等领域应用越发广泛[1]。阴影反映了地物的空间结构特征，一直以来是识别地物的研究热点。根据侧影的长度和照射角度，可以推算地物的高度、形状等信息，有助于城区建设、遥感制图等应用[2]。当然，阴影也会遮盖地物，使得地物的有效信息衰减或丢失，给遥感影像目标识别、特征提取和图像匹配等解译工作带来困难[3]。随着传感器技术的不断发展，亚米级的高分辨率影像在城市规划、道路制图等领域得到了更广泛的应用。在高分影像中，地物类别更加精细，地物目标易受到阴影区域影响，造成地物目标的提取和识别困难。因此，进一步提升高分影像的阴影检测精度和准确度，对城市规划、自然灾害评定等具有重要的应用价值和意义。

目前，国内外学者对遥感图像阴影检测进行了大量的研究，大体可分为颜色特征、波段运算和色彩空间3类方法。

早期人们主要利用颜色变换对彩色遥感图像进行阴影检测。Funka-Lea等[4]利用图像的颜色与几何形状位置进行提取。Barnard等[5]通过图像颜色区域分割和图像再现，结合动态范围压缩进行阴影提取。王军利等[6]通过分析阴影区域与非阴影区域的RGB通道的像素亮度值不同，利用差分算子和协方差算子结合种子填充的思想设计了一种阴影检测算法。……