多光譜遙感圖像數(shù)據(jù)去云方法研究

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1、云４各如成Ａ杳ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦ巨ＬＥＣＴＲＯＮＩＣｓｃＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ＾碩±學(xué)位論文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ、、Ｎｗ＇寺＊＃／ｉＩｊ／ｓｓｅ￣ｗ，＾巧－９Ｆ．，．．－可？，４：＾町：論文題目多化譜遙感圖像數(shù)據(jù)去云方法講究Ｖ學(xué)科專業(yè)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)號２０１３２１１８０１２１作者姓名沈揚指導(dǎo)教師王勇教授Ｔｉ＇?。崳姡牐裕颍颍椋崳姡蹋欤崳姫殑?chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下

2、進行的研究工作。據(jù)我所知及取得的研巧成果，除了文中特別加Ｗ標注和致謝的地方夕ｈ論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。腳＾作者簽名：舶日期；年月２＾日３論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有極保留并向國家有關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可用影印、

3、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：心ｂ導(dǎo)師簽名：９若曰期年５月曰CloudRemovalofMulti-SpectralRemoteSensingImageriesAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SurveyingandMappingAuthor:YangShenSupervisor:Prof.YongWangSchool:SchoolofResourcesandEnvironm

4、ent摘要摘要大氣的存在影響了多光譜遙感圖像的地物特征，如果有云存在將進一步影響遙感圖像的地物特征。目前，大氣校正的算法和軟件被廣泛的使用，但去除多光譜遙感圖像中云的影響是仍是現(xiàn)在面臨的一大挑戰(zhàn)，所以研究多光譜遙感圖像的去云方法很有意義。本畢業(yè)論文專注于單幅多光譜遙感圖像的去云，并提出了兩種去云算法。首先，利用云的光譜特征，文中提出了一種全新的去云算法。該算法先校正卷云，而后利用像素替換去除剩下的薄云影響。以一景受云影響的Landsat-8衛(wèi)星數(shù)據(jù)為例，執(zhí)行去云算法后，波段1到波段5中云信息被去除。對圖像的平均值、標準差，圖像中剖線反射率值變化的定量分析驗證了卷云校正和像素替換

5、兩個步驟的去云效果。利用一幅無云影響的參考圖像，對去云結(jié)果進一步驗證。去云后，空間相關(guān)系數(shù)都在0.84以上，較去云前的空間相關(guān)系數(shù)有顯著的提高。各個波段反射率的變化和空間相關(guān)系數(shù)的提高充分驗證了算法的有效性和可靠性。但是，利用卷云波段和像素替換的算法在薄云有一定厚度時對短波紅外波段的影響不能忽略和在水體反射率值復(fù)原中存在的問題。為了避免這些問題，利用獨立成分分析的第二種去云算法被提出。卷云波段、可見光波段和紅外波段作為輸入，執(zhí)行獨立成分分析算法，識別并提取“云成分”。利用“云成分”計算出每個波段云的影響程度，進行去云處理，最終消除了圖像中薄云的影響。4個研究區(qū)域不同地物類型的圖

6、像執(zhí)行了去云算法，從視覺效果看，云被去除。在有云區(qū)域中，去云前后直方圖對比參考圖像直方圖的變化驗證了算法在有云區(qū)域的有效性。去云前后圖像分別與參考圖像的散點圖和線性擬合結(jié)果進一步驗證了算法的去云效果。在無云區(qū)域，去云前后的直方圖和散點圖充分說明了算法對無云區(qū)域幾乎沒有影響。關(guān)鍵詞：薄云去云，輻射傳輸方模型，卷云校正，像素替換，獨立成分分析VABSTRACTABSTRACTAtmosphereandcloudsconsistoftinywaterdropsandicecrystals,whichcanaffectthesurfacecharacteristicsinremotes

7、ensingimageries.Theremovalofcloudsandcloudeffectisanimportantandnecessarystepindatapre-processing.Validalgorithmsofatmosphericcorrectionhavebeendeveloped.However,thecloudremovalinopticaldatasuchasLandsatdataremainsachallenge.Inthispaper,cloudremova