本发明提供了一种遥感影像数据的处理方法与处理装置，用以解决现有技术中阴影区内真实地貌特点在成像时被完全或部分掩盖，难以对地物进行分辨的问题。该方法包括：针对预定的地理范围，获取地理范围的数字高程模型DEM数据；对该地理范围内的遥感影像，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别，获得深度图像；采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将DEM数据与深度图像的数据进行融合处理。采用本发明的技术方案，能够比较有效地除去阴影，从而有助于真实地恢复地物纹理从而分辨地物。
1.一种遥感影像数据的处理方法，其特征在于，包括：
针对预定的地理范围，获取所述地理范围的数字高程模型DEM数据，其中，根据所述地理范围的等高线数据得出所述地理范围的DEM数据；
对所述地理范围内的遥感影像，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别，获得深度图像，其中，在采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别之前，先对所述遥感影像进行精纠正，对于平坦阴影区域作出预处理，先去除所述遥感影像的平坦阴影区的阴影；
采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将所述数字高程模型DEM数据与所述深度图像的数据进行融合处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述地理范围的数字高程模型DEM数据包括：根据所述地理范围的等高线数据得出该地理范围的DEM数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将所述数字高程模型DEM数据与所述深度图像的数据进行融合处理之前，所述方法还包括：去除遥感影像的平坦阴影区的阴影。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述去除遥感影像的平坦阴影区的阴影包括：对所述遥感影像数据作深度算法和模式识别，以去除所述阴影。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度算法为遥感物理学中的深度算法。
6.一种遥感影像数据的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于针对预定的地理范围，获取所述地理范围的数字高程模型DEM数据，其中，根据所述地理范围的等高线数据得出所述地理范围的DEM数据；
深度图像算法和模式识别处理模块，用于对所述地理范围内的遥感影像，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别，获得深度图像，其中，在采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别之前，先对所述遥感影像进行精纠正，对于平坦阴影区域作出预处理，先去除所述遥感影像的平坦阴影区的阴影；
融合处理模块，用于采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将所述数字高程模型DEM数据与所述深度图像的数据进行融合处理。
7.根据权利要求6所述的处理装置，其特征在于，所述获取模块还用于根据所述地理范围的等高线数据得出该地理范围的DEM数据。
8.根据权利要求6或7所述的处理装置，其特征在于，还包括阴影去除模块，用于去除遥感影像的平坦阴影区的阴影。
9.根据权利要求8所述的处理装置，其特征在于，所述阴影去除模块还用于对所述遥感影像数据作深度算法和模式识别，以去除所述阴影。
10.根据权利要求9所述的处理装置，其特征在于，所述深度算法为遥感物理学中的深度算法。
遥感影像数据的处理方法与处理装置
技术领域
[0001] 本发明涉及遥感技术领域，特别地涉及一种遥感影像数据的处理方法与处理装置。
背景技术
[0002] 目前通过卫星遥感、航空遥感平台获取的遥感影像数据，由于受地物高度影响，尤其在高山地区常常由于地形影响引起遮挡造成不同程度的阴影区，阴影区内真实地貌特点在成像时被完全或部分掩盖，难以对地物进行分辨，限制了遥感影像数据的应用。
[0003] 对于上述问题，相关技术中尚未提出有效解决方案。
发明内容
[0004] 本发明的主要目的是提供一种遥感影像数据的处理方法与处理装置，有助于分辨遥感影像中的阴影区内的地物。
[0005] 为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种遥感影像数据的处理方法。
[0006] 本发明的遥感影像数据的处理方法包括：针对预定的地理范围，获取所述地理范围的数字高程模型DEM数据；对所述地理范围内的遥感影像，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别，获得深度图像；采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将所述数字高程模型DEM数据与所述深度图像的数据进行融合处理。
[0007] 进一步地，获取所述地理范围的数字高程模型DEM数据包括：根据所述地理范围的等高线数据得出该地理范围的DEM数据。
[0008] 进一步地，将所述数字高程模型DEM数据与所述深度图像的数据进行融合处理之前，所述方法还包括：去除遥感影像的平坦阴影区的阴影。
[0009] 进一步地，所述去除遥感影像的平坦阴影区的阴影包括：对所述遥感影像数据作深度算法和模式识别，以去除所述阴影。
[0010] 进一步地，所述深度算法为遥感物理学中的深度算法。
[0011] 根据本发明的一个方面，提供了一种遥感影像数据的处理装置。
[0012] 本发明的遥感影像数据的处理装置包括：获取模块，用于针对预定的地理范围，获取所述地理范围的数字高程模型DEM数据；深度图像算法和模式识别处理模块，用于对所述地理范围内的遥感影像，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别，获得深度图像；融合处理模块，用于采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将所述数字高程模型DEM数据与所述深度图像的数据进行融合处理。
[0013] 进一步地，所述获取模块还用于根据所述地理范围的等高线数据得出该地理范围的DEM数据。
[0014] 进一步地，还包括阴影去除模块，用于去除遥感影像的平坦阴影区的阴影。
[0015] 进一步地，所述阴影去除模块还用于对所述遥感影像数据作深度算法和模式识别，以去除所述阴影。
[0016] 进一步地，所述深度算法为遥感物理学中的深度算法。
[0017] 根据本发明的技术方案，在获取地理范围的DEM数据后，采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将DEM数据与所述地理范围的遥感影像数据进行融合处理，适宜于多源、多尺度、多时像遥感影像数据的去阴影与纹理恢复处理，能够比较有效地除去阴影，从而有助于真实地恢复地物纹理从而分辨地物。
附图说明
[0018] 说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0019] 图1是根据本发明实施例的遥感影像数据的处理方法的基本步骤的示意图；
[0020] 图2是根据本发明实施例的遥感影像数据的处理装置的主要模块的示意图。
具体实施方式
[0021] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0022] 图1是根据本发明实施例的遥感影像数据的处理方法的基本步骤的示意图。如图1所示，该方法主要包括如下步骤：
[0023] 步骤S11：针对预定的地理范围，获取该地理范围的数字高程模型DEM数据。
[0024] 步骤S12：对所述地理范围内的遥感影像，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别，获得深度图像；
[0025] 步骤S13：采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将数字高程模型DEM数据与深度图像的数据进行融合处理。
[0026] 本实施例中根据地理范围的等高线数据得出该地理范围的DEM数据。在步骤S12中，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别之前，可以先对遥感影像进行精纠正。对于平坦阴影区域，本实施例中作出预处理，先去除遥感影像的平坦阴影区的阴影，以提高对于平坦区域的处理效果。具体可采用深度算法和模式识别的方式以去除遥感影像的平坦阴影区的阴影。该深度算法可以是遥感物理学中的深度算法。
[0027] 以下对于本实施例中的遥感影像数据的处理装置作出说明。图2是根据本发明实施例的遥感影像数据的处理装置的主要模块的示意图。如图2所示，本发明实施例的遥感影像数据的处理装置20主要包括获取模块21、深度图像算法和模式识别处理模块22、和融合处理模块23。
[0028] 获取模块21主要用于针对预定的地理范围，获取地理范围的DEM数据。深度图像算法和模式识别处理模块22主要用于对所述地理范围内的遥感影像，采用数字图像处理技术中的深度图像算法和模式识别，获得深度图像；融合处理模块23主要用于采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将DEM数据与深度图像的数据进行融合处理。获取模块21还可用于根据该地理范围的等高线数据得出该地理范围的DEM数据。
[0029] 遥感影像数据的处理装置20还可以包括阴影去除模块(图中未示出)，用于去除遥感影像的平坦阴影区的阴影。该阴影去除模块还用于对遥感影像数据作深度算法和模式识别，以去除阴影。
[0030] 根据本实施例的技术方案，在获取地理范围的DEM数据后，采用地理信息系统中的DEM数据融合处理技术，将DEM数据与所述地理范围的遥感影像数据进行融合处理，适宜于多源、多尺度、多时像遥感影像数据的去阴影与纹理恢复处理，能够比较有效地除去阴影，从而有助于真实地恢复地物纹理从而分辨地物。
[0031] 显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0032] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
