近年来,随着遥感技术的快速发展,高分辨遥感影像在各行各业中得到越来越广泛的应用,尤其是近两年进行的地理国情监测项目中作为重要数据源而被大量使用。然而,在高分影像的成像过程中,存在大量因阳光被建筑物、高大树木等地物遮挡而产生的阴影。一方面,阴影的存在造成了图像的退化,即导致阴影区域包含的地物信息部分或全部丢失,给目标识别、分类带来困难;另一方面,阴影是影像的特征之一,包含了地物的层次和高度等信息。因此,阴影的检测已成为高分影像应用必须解决的关键问题。然而,高精度的阴影检测因受到影像不确定性及其他因素影响而成为图像预处理中一个技术难题。阴影检测是阴影去除和阴影利用的前提,高精度的阴影检测算法是遥感影像广泛应用的必要环节和技术保证之一。通过研究大量文献发现,现有的阴影检测算法虽能有效地检测到阴影信息,但因受到依赖先验知识、参数选择不确定等问题的影响,仍存在着一些不足。基于此,本文基于地理国情监测中常用的WorldView-2影像,提出了一种基于该影像的城市高大地物阴影检测方法。论文提出阴影检测方法的主要思路为:首先,在统计分析阴影及典型地物光谱值的基础上,对C1C2C3色彩不变空间的C3分量利用直方图阈值法分割阴影区域和非阴影区域,分离后的阴影区域中包含了绿色植被信息;其次,利用多波段运算提取植被信息;再者,对最初的阴影植被混合区域和植被区域做逻辑差运算,得到目标阴影区域;最后,对阴影提取结果进行小区域去除和形态学滤波等后处理。研究中,利用多个实验区的WorldView-2影像,通过大量实验,验证、分析了本文算法的有效性。实验结果表明,该方法针对WorldView-2影像具有普适性,能够有效避免水体和偏蓝色地物的影响,能够精确、快速地检测阴影区域,且方法简单,适应性强。由于阴影形成的复杂性与多样性,且难以获取影像成像时的物理参数和场景等信息,要从根本上检测出全部的阴影还存在很多难题。本文检测方法从地物光谱反射特性和遥感影像阴影产生机理构建的,若能够结合影像成像时的物理特性,有望更精确地提取阴影。