基于LSMA的TM影像云和阴影的检测与去除方法

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云和阴影是影响遥感图像判读精度和可用性的主要因素,传统的辐射校正方法很难去除其影响,因此各种去云和阴影的方法应运而生,但在去除效果和实用性方面存在问题。去除云和阴影需以定量检测云和阴影为前提,因此通过分析TM影像中不同地物在不同波段的反射率差异,设计了一种基于动态端元选择的LSMA(线性光谱分解)算法,选择了云、绿色植被、阴影和不透水表面等4种端元,定量检测了云和阴影的分布,并以此为基础实现了对云和阴影的去除,通过处理前后影像的对比分析证明该方法是有效的。 Clouds and shadows are the main factors affecting the accuracy and usability of remote sensing image interpretation. The traditional methods of radiative correction are difficult to remove. Therefore, various methods for removing clouds and shadows have emerged, but there are problems in removing effects and practicability. Cloud and shadow detection are necessary to remove cloud and shadow. Therefore, LSMA (Linear Spectral Decomposition) algorithm based on dynamic endmember selection is designed by analyzing the difference of reflectivity of different ground objects in TM image. Cloud, green vegetation, shading and impervious surfaces were used to quantitatively detect the distribution of clouds and shadows. Cloud and shadow were removed on the basis of this analysis. The comparison of images before and after treatment proves that this method It is effective.
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