Landsat衛(wèi)星圖像云層去除算法研究.pdf

1、Landsat衛(wèi)星圖像含有豐富的光譜信息，在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、資源勘查、環(huán)境災(zāi)害評(píng)估等方面有著廣泛的應(yīng)用。由于受到各種氣候因素的影響，Landsat衛(wèi)星圖像經(jīng)常受到云層遮擋。云覆蓋會(huì)在Landsat衛(wèi)星圖像上制造“盲區(qū)”，致使遙感數(shù)據(jù)缺失，降低Landsat衛(wèi)星圖像的利用率，給后期的處理帶來(lái)困難。對(duì)Landsat衛(wèi)星圖像進(jìn)行云層去除，獲得清晰精確的無(wú)云圖像，能有效提高Landsat衛(wèi)星圖像的利用率和解譯精度，增強(qiáng)Landsat衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)的有

2、效性和可用性。
　　本文針對(duì)Landsat衛(wèi)星圖像薄云和厚云的分布規(guī)律，給出幾種薄云和厚云去除算法，主要工作和結(jié)論如下:
　　1、提出一種利用雙樹(shù)復(fù)小波變換進(jìn)行圖像融合的Landsat衛(wèi)星圖像薄云去除算法，該方法先利用雙樹(shù)復(fù)小波變換對(duì)多時(shí)相Landsat衛(wèi)星圖像進(jìn)行分解，再用基于區(qū)域能量的選擇和加權(quán)相結(jié)合的方式獲得低頻融合系數(shù)，在區(qū)域輪廓波對(duì)比度的基礎(chǔ)上采用選擇策略獲得高頻融合系數(shù)，最后對(duì)高低頻融合系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，獲得清晰無(wú)云

3、圖像。
　　2、提出一種基于多維輸出支持向量回歸的Landsat衛(wèi)星圖像云去除算法。結(jié)合多維輸出支持向量回歸模型和方向?yàn)V波器組，構(gòu)建支持向量值輪廓波變換，對(duì)Landsat衛(wèi)星圖像進(jìn)行多尺度、多方向、多分辨率分解。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)抓取薄云覆蓋區(qū)域的地面景物信息（高頻細(xì)節(jié)信息），實(shí)現(xiàn)薄云去除。對(duì)于厚云區(qū)域，借助多源多時(shí)相的同一地區(qū)的Landsat衛(wèi)星圖像，利用多維輸出支持向量回歸學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)云遮擋區(qū)域的地物信息，解決多源圖像之間存在的

4、輻射差異問(wèn)題和云層相互重疊問(wèn)題，獲得無(wú)云Landsat衛(wèi)星圖像。
　　3、提出一種利用相似像素替換的Landsat衛(wèi)星圖像厚云去除算法。針對(duì)地物信息發(fā)生季節(jié)性變化的含云Landsat衛(wèi)星圖像，首先利用灰度特征、分形幾何與和差直方圖相結(jié)合的特征參量確定多時(shí)相圖像的相似像素，以此找到云覆蓋區(qū)域?qū)?yīng)的相似地物區(qū)域，再利用基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)的全局函數(shù)模擬出最合適的相似像素，填補(bǔ)目標(biāo)圖像的缺失像素，實(shí)現(xiàn)Landsat衛(wèi)星圖像厚云去