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遥感图像数据的信噪比是评价遥感器获取数据质量的一项重要指标,图像数据的信噪比能够在很大程度上反映遥感仪器的信噪比性能。准确地评估遥感图像信噪比可以帮助研究人员估计在多大的精度上利用地物光谱特征达到识别地物的目的。所以如何准确地评估遥感图像噪声强度、评价遥感图像信噪比是重要而有意义的一项工作。
通过对目前一些典型的光学遥感图像信噪比评估方法进行系统的比较分析,可以有根据地针对不同类型的遥感图像选择合适的评估方法,从而达到合理、准确地应用这些方法的目的。
论文首先阐述了课题的背景、目的,光学遥感图像信噪比评估方法的发展情况,介绍了光学遥感器噪声与光学遥感图像噪声的关系。然后,论文详细介绍了目前一些典型的光学遥感图像信噪比评估方法并给出一种对局部方差法的改进方法---边缘剔除空间维度去相关法。论文的重点工作之一是对这些评估方法进行横向对比分析,获得分析结果如下:
1)方差法仅适合于非常均匀的地物或者纯噪声数据,若用于其它稍复杂的实测图像,计算结果都会有很大偏差。
2)局部方差法用于含有复杂地物的遥感图像计算结果不够准确,误差较大。分块操作使得该方法评估结果不稳定。
3)求地学统计量法对图像区域条件要求很高,而且计算结果的误差较大。
4)基于边缘块剔除的局部方差法适合于存在较大均匀区域的遥感图像信噪比评估。该方法也受到分块操作导致不稳定的影响。
5)高斯波形提取法主要缺点是,有时“第一波峰”不明显,有时“第一波峰”内子块统计个数过少,缺乏可信度。实际操作中往往难以确定“第一波峰”。
6)边缘块剔除空间维度去相关法噪声估计准确程度优于以上各种方法,对均匀与不均匀的遥感图像都比较适用。但是其稳定性依然有待改进。
7)选择均匀的图像区域进行信噪比评估计算更合理、准确。不过,目前的几种方法都不太适应较小图像的信噪比评估。
之后论文提出了光学遥感图像信噪比评价实用策略。这种评估策略使得遥感图像信噪比评估与遥感器信噪比直接联系起来,在不同时间获取的不同遥感图像信噪比评估结果之间更具有可比性,能够很好地反映遥感器性能的变迁。在给出这种策略的同时,还针对前面算法不能够完全适应小图像信噪比计算的缺点,提出了一种针对小图像信噪比评估的算法--行列残差方差统计法,并应用到信噪比评价实用策略中。这是论文工作的另一重点。
最后,总结了论文的主要工作和创新点,列出了论文获得的一些结论和对未来工作的展望。