【摘 要】
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Landsat卫星图像含有丰富的光谱信息,在工农业生产、资源勘查、环境灾害评估等方面有着广泛的应用。由于受到各种气候因素的影响,Landsat卫星图像经常受到云层遮挡。云覆盖会
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Landsat卫星图像含有丰富的光谱信息,在工农业生产、资源勘查、环境灾害评估等方面有着广泛的应用。由于受到各种气候因素的影响,Landsat卫星图像经常受到云层遮挡。云覆盖会在Landsat卫星图像上制造“盲区”,致使遥感数据缺失,降低Landsat卫星图像的利用率,给后期的处理带来困难。对Landsat卫星图像进行云层去除,获得清晰精确的无云图像,能有效提高Landsat卫星图像的利用率和解译精度,增强Landsat卫星图像数据的有效性和可用性。本文针对Landsat卫星图像薄云和厚云的分布规律,给出几种薄云和厚云去除算法,主要工作和结论如下：1、提出一种利用双树复小波变换进行图像融合的Landsat卫星图像薄云去除算法,该方法先利用双树复小波变换对多时相Landsat卫星图像进行分解,再用基于区域能量的选择和加权相结合的方式获得低频融合系数,在区域轮廓波对比度的基础上采用选择策略获得高频融合系数,最后对高低频融合系数进行重构,获得清晰无云图像。2、提出一种基于多维输出支持向量回归的Landsat卫星图像云去除算法。结合多维输出支持向量回归模型和方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,对Landsat卫星图像进行多尺度、多方向、多分辨率分解。在此基础上,通过抓取薄云覆盖区域的地面景物信息(高频细节信息),实现薄云去除。对于厚云区域,借助多源多时相的同一地区的Landsat卫星图像,利用多维输出支持向量回归学习方法预测云遮挡区域的地物信息,解决多源图像之间存在的辐射差异问题和云层相互重叠问题,获得无云Landsat卫星图像。3、提出一种利用相似像素替换的Landsat卫星图像厚云去除算法。针对地物信息发生季节性变化的含云Landsat卫星图像,首先利用灰度特征、分形几何与和差直方图相结合的特征参量确定多时相图像的相似像素,以此找到云覆盖区域对应的相似地物区域,再利用基于马尔可夫随机场(MRF)的全局函数模拟出最合适的相似像素,填补目标图像的缺失像素,实现Landsat卫星图像厚云去除。
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