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landsat卫星影像怎么去云处理？
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求助各位大神：如题，landsat卫星影像怎么去云处理？
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有个ENVI去云插件，haze_tool，网上有免费下载的
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也可以利用MODIS去云算法，在MATLAB中实现去云.
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erdas的ACTOR？
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上述方法都是固定阈值方法，效果不好
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高分辨率遥感影像去云方法研究
【摘要】：随着遥感技术的迅速发展,高分辨率遥感影像的应用越来越广泛,但它也极易受到气候因素的影响,云层遮挡就是影响之一。去云不仅是遥感影像进行准确解译的基础,也是增强遥感数据有效性、可用性的重要途径,故遥感影像去云具有十分重要的实际意义。
本文在总结常用去云方法基础上,对遥感影像薄云去除方法从图像处理角度进行了深入研究,对遥感影像厚云处理方法亦进行了探讨并改进。论文主要研究内容及结论如下:
1、总结常用去云方法,得到去除薄云的基本思路,为后续研究奠定基础。
2、对常用遥感影像去薄云的方法分区域处理,并探讨直方图匹配的改进,实验证明改进方法去云效果更为理想。
3、利用数学形态学中闭开运算的滤波性质,将数学形态学引入遥感影像薄云处理中。将多结构元素数学形态学应用到去薄云中,深入的探讨了不同结构元素在去云中的作用;在传统的分通道处理和基于HIS变换处理的基础上,引入数学形态学处理彩色遥感影像的薄云。研究表明,数学形态学方法去除影像薄云可行有效,在合理选取结构元素的条件下,处理效果优于传统方法。
4、在现有影像厚云去除方法基础上,探讨并实现了基于影像匹配的厚云去除方法。采用同一地区的航片对IKONOS影像上的厚云遮挡区域进行替换修补实验,实验证明该算法可以实现高分辨率遥感影像厚云区域的影像修复,直方图匹配及接缝处理后可以达到理想的修补视觉效果。
5、引入平均灰度、标准差、熵值、峰值信噪比和平均绝对偏差等指标对薄云去除后的影像进行统计分析评价。比较各项指标可知,广义多结构元素方法能够较好地保持影像细节信息,去薄云处理效果最好;处理彩色遥感影像薄云时,分通道处理方法优于HIS变换方法。
【关键词】：
【学位授予单位】：河海大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2006【分类号】：TP751【目录】：
Abstract6-9
第一章 绪论9-15
1.1 研究背景9-10
1.2 遥感影像去云方法的研究现状10-12
1.3 研究的目的及主要内容12-15
1.3.1 研究的目的12
1.3.2 研究的主要内容12-13
1.3.3 研究的技术路线13-15
第二章 遥感影像的去云原理和常用方法15-32
2.1 薄云影像的成像机理15-16
2.2 遥感影像薄云处理常用方法16-29
2.2.1 同态滤波法16-22
2.2.2 小波分解的图像融合法22-25
2.2.3 基于小波的同态滤波法25-26
2.2.4 彩色遥感图像薄云去除方法26-29
2.3 遥感影像厚云处理方法29-31
2.3 本章小结31-32
第三章 基于数学形态学的高分辨率遥感影像薄云去除方法研究32-52
3.1 引入数学形态学的思路32
3.2 数学形态学概述32-33
3.3 数学形态学中的基本算法及结构元素的作用33-40
3.3.1 二值数学形态学34-35
3.3.2 灰度数学形态学35-38
3.3.3 彩色图像形态学38
3.3.4 结构元素的作用38-40
3.4 数学形态学的应用40-41
3.5 基于数学形态学的遥感影像薄云去除方法研究41-51
3.5.1 灰度遥感影像的薄云去除41-42
3.5.2 去除薄云的结构元素的选取42-49
3.5.3 彩色遥感影像的薄云去除49-51
3.6 本章小结51-52
第四章 高分辨率遥感影像厚云区域影像修复方法研究52-60
4.1 基于影像匹配的厚云区域影像修复52-54
4.2 替换后影像的辐射校正54-56
4.2.1 灰度直方图匹配消除影像的辐射差异54-55
4.2.2 镶嵌后影像拼接缝处理55-56
4.3 厚云处理实验56-59
4.3 本章小结59-60
第五章 试验与结果分析60-69
5.1 概述60
5.2 灰度遥感影像薄云处理结果分析和评价60-66
5.2.1 试验结果目视评价60-64
5.2.2 试验结果统计分析64-66
5.3 彩色遥感影像薄云处理结果分析和评价66-68
5.3.3 试验结果目视评价66-67
5.3.2 试验结果统计分析67-68
5.4 本章小结68-69
第六章 结论与展望69-71
参考文献71-74
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题名: 基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法的研究
期: 4, 页:40976关键词:
摘要: 去云处理是遥感图像处理的重要步骤,提出了一种新的基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法——首先分析云和云影地域的光谱特征,总结出云影响增强模型,计算一定周期内多时相遥感影像中云影响最小的影像的索引矩阵;为了进行图像之间的匹配,选择这些影像数据中云影响最小的一幅影像作为基准图像,对于无云的部分地域,对其余影像进行一元线性回归分析;利用提取的索引矩阵和图像之间的回归模型,通过像元替换方法,可以获得去除或者弱化云影响的图像。为了验证结果的准确性,通过该算法得到的250m空间分辨率的云检测图像与NASA提供的云检测图像进行对比分析,研究结果表明:提出的去云算法能消除或者大大减弱云对MODIS影像的影响。
语种: 中文
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马张宝;李炳燮;齐清文;刘高焕.基于光谱特征分析的MODIS影像去云算法的研究,遥感信息,976
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