多光譜遙感圖像數(shù)據(jù)云方法研究.pdf

1、大氣的存在影響了多光譜遙感圖像的地物特征，如果有云存在將進(jìn)一步影響遙感圖像的地物特征。目前，大氣校正的算法和軟件被廣泛的使用，但去除多光譜遙感圖像中云的影響是仍是現(xiàn)在面臨的一大挑戰(zhàn)，所以研究多光譜遙感圖像的去云方法很有意義。本畢業(yè)論文專注于單幅多光譜遙感圖像的去云，并提出了兩種去云算法。
　　首先，利用云的光譜特征，文中提出了一種全新的去云算法。該算法先校正卷云，而后利用像素替換去除剩下的薄云影響。以一景受云影響的Landsat-

2、8衛(wèi)星數(shù)據(jù)為例，執(zhí)行去云算法后，波段1到波段5中云信息被去除。對(duì)圖像的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差，圖像中剖線反射率值變化的定量分析驗(yàn)證了卷云校正和像素替換兩個(gè)步驟的去云效果。利用一幅無云影響的參考圖像，對(duì)去云結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證。去云后，空間相關(guān)系數(shù)都在0.84以上，較去云前的空間相關(guān)系數(shù)有顯著的提高。各個(gè)波段反射率的變化和空間相關(guān)系數(shù)的提高充分驗(yàn)證了算法的有效性和可靠性。
　　但是，利用卷云波段和像素替換的算法在薄云有一定厚度時(shí)對(duì)短波紅外波段的影

3、響不能忽略和在水體反射率值復(fù)原中存在的問題。為了避免這些問題，利用獨(dú)立成分分析的第二種去云算法被提出。卷云波段、可見光波段和紅外波段作為輸入，執(zhí)行獨(dú)立成分分析算法，識(shí)別并提取“云成分”。利用“云成分”計(jì)算出每個(gè)波段云的影響程度，進(jìn)行去云處理，最終消除了圖像中薄云的影響。4個(gè)研究區(qū)域不同地物類型的圖像執(zhí)行了去云算法，從視覺效果看，云被去除。在有云區(qū)域中，去云前后直方圖對(duì)比參考圖像直方圖的變化驗(yàn)證了算法在有云區(qū)域的有效性。去云前后圖像分別與