遥感图像薄云覆盖下地物信息恢复算法
测绘技术中的遥感数据处理方法与分析技巧
测绘技术中的遥感数据处理方法与分析技巧遥感技术是现代测绘技术中的关键组成部分，它通过无线电、红外线、激光和雷达等传感器获取地表及大气信息。
遥感数据处理和分析是利用这些获取到的数据进行测绘与地理信息系统应用的重要环节。
本文将介绍几种常用的遥感数据处理方法与分析技巧。
首先，遥感数据的预处理是数据处理的基础。
预处理包括数据校正、辐射校正和几何校正等过程。
数据校正是将原始数据进行去除噪声、填补无效值和纠正异常点等操作，以提高数据质量。
辐射校正是将原始数据转化为物理量，如反射率和温度等。
几何校正是校正图像的几何畸变，以保证图像的几何精度。
这些预处理操作能够提高遥感数据的可靠性和可用性。
其次，遥感图像分类是遥感数据处理的重要环节。
图像分类是将遥感图像像素分成不同的类别，如水体、植被、建筑和裸土等。
常见的分类方法有基于统计学的最大似然分类、支持向量机分类和神经网络分类等。
最大似然分类是根据每个类别在样本中的分布情况，使用概率统计方法进行分类。
支持向量机分类是通过寻找一个最优的超平面将不同类别的样本分开。
神经网络分类使用多层感知机模型进行图像分类。
这些分类方法能够帮助我们从遥感图像中提取出感兴趣的地物信息。
此外，遥感数据变化检测是遥感数据处理的重要应用之一。
变化检测可以用于监测城市扩张、农田变化和森林砍伐等。
常见的变化检测方法有单时相变化检测和多时相变化检测。
单时相变化检测是对同一地区的不同时间的遥感图像进行比较，通过像素级别的差异检测来获取变化信息。
多时相变化检测是对多个时间序列的遥感图像进行比较，通过时间序列分析和统计学方法来获取变化信息。
这些变化检测方法为我们提供了探索地表变化的重要手段。
最后，遥感数据的空间分析是遥感数据处理的重要内容之一。
空间分析是对遥感数据进行空间模式分析和定量化分析的过程。
常见的空间分析方法有地物对象提取、泥沙径流模拟和土地覆盖变化分析等。
地物对象提取是根据遥感图像进行地物类型的提取，如建筑物提取、植被提取和水体提取等。
薄云覆盖下山区河道水体遥感影像提取方法研究
作 者简 介 ： 冯晋 涛 ， ， 士 研 究 生 ， 要 从 事 河 道遥 感监 测 研 究 。 Ｅ—ｍ ｉ ｆ ｇｎａｒ＠ １３ ｃｒ 男 硕 主 ａ ： ｎｊ ｔｏ ｌ ｅ ｉ ｙ ６ ．ｏ ｎ
关 键 词： ＭＯＤＩ ；山 区 河道 ；水 体提 取 ；河道 遥 感监 测 ；去 云 Ｓ
中 图法 分 类 号 ： Ｐ ５ Ｔ ７１
文 献标 志码 ： Ａ
四川西 部地 区位 于 青藏 高 原 东缘 ， 地 震 、 是 滑坡 、 泥石 流等地 质灾 害多发地 带 。这些地 质灾 害的发生 常
据 时 间 分辨 率 高 的优 势无 从 发 挥 ， 山 区沟 壑 众 多 ， 道 狭 窄 ， 体 像 元 多为 混 合 像 元 ， 用现 有 方 法提 取 水 且 河 水 利
体 遥 感 影像 难 度 较 大 。为 了能 够将 Ｍ Ｄ Ｓ 据 的优 势 运 用 于 山 区 河道 监 测 ， 定 大 渡 河 流 域 作 为典 型研 究 Ｏ Ｉ数 选 区域 ， 对 ＭＯ Ｉ 据 中的 典 型地 物 进 行 采 样 分 析 后 ， 先 采 用基 于 小 波 变 换 改 进 的 同 态 滤 波 削 弱 云 雾 ， 在 Ｄ Ｓ数 首 然 后 对 归 一化 植 被 指 数 法 （ Ｖ ） 行 改进 ， 到 了薄 云覆 盖 下 山 区 水体 指数 （ Ｍ ） 消 除 了薄 云 的 干 扰 ， Ｒ Ｉ进 得 Ｃ ＷＩ ， 实现 了山 区 沟壑 的 模 糊 处 理 ， 出 了水 体 。 图像 增 强 后 ， 突 河道 水体 清 晰 可 辨 ， 用 于 山 区河道 遥 感监 测 工作 。 适
高空 间分辨 率 ） 。因此 ， 内 很 少有 学 者 利 用 Ｍ Ｄ Ｓ 国 Ｏ Ｉ
高分辨率卫星影像云检测及云去除算法研究
高分辨率卫星影像云检测及云去除算法研究
高分辨率卫星影像云检测及云去除是一项重要的遥感图像处理技术，其广泛应用于气象预测、土地利用规划、环境监测等领域。
以下是该领域研究的一些主要算法：
1. 基于阈值的云检测算法：该算法通过设定合适的阈值，将图像中的云勾勒出来。
常用的阈值设定方法包括基于灰度直方图的阈值分割、基于像元灰度值的固定阈值法等。
2. 基于纹理特征的云检测算法：该算法通过提取纹理特征，如纹理方差、纹理熵等，来识别云区域。
一种常见的方法是使用纹理特征与像元灰度值结合进行云检测。
3. 基于光谱特征的云检测算法：该算法通过利用不同波段的光谱信息来进行云检测。
常用的方法有主成分分析法、云指数法等。
4. 基于多尺度分析的云检测算法：该算法通过将图像分解为不同尺度的子图像，然后利用不同尺度下的特征进行云检测。
常用的方法有小波变换、多尺度分割等。
云去除算法则是在云检测的基础上进一步进行的处理，目标是将云区域还原为地物真实信息。
常用的云去除算法包括：
1. 基于图像修复的云去除算法：该算法通过使用图像修复技术，如基于全变差的图像修复、基于局部图像补全的算法等，来填充云区域并还原地物信息。
2. 基于波段融合的云去除算法：该算法通过将不同波段的影像进行融合，如多普勒雷达和红外相机等，来去除云遮挡的影响。
3. 基于时序分析的云去除算法：该算法通过利用时间序列信息，如时间序列聚类、时间序列插值等，来恢复云遮挡下的地物信息。
以上只是一些常见的高分辨率卫星影像云检测及云去除算法，随着遥感技术的发展，还会涌现出更多的算法来解决这一问题。
实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法进行处理。
第三章遥感图像的恢复
f (i, j ) sin θ 0 f (i, j ) = sin θ1
条带畸变
条纹和斑点的判定和消除
• 遥感影像中因仪器的故障以及各种干扰会引起不正常的斑点或 •
条纹. 条纹. 斑点: 斑点:由传感器的噪声或磁带等部件的误码率造成的，其特点是 孤立和分散的，因此往往和周围的亮度值有明显的差别，并且 彼此不相关。斑点可以通过将图像像元亮度值同它的邻近像无 亮度值进行比较来判定。 条纹: 条纹:在扫描图像中出现的与辐射信息无关的线条噪声，其表现 为图像上的部分扫描行或线段的亮度值不反映地物的辐射，并 与上下的亮度截然不同。条纹的特点是：（1 与上下的亮度截然不同。条纹的特点是：（1）分布一般不规则， 可密可稀，可长可短；（2 可密可稀，可长可短；（2）亮度值一般趋于极端（或黑或白）； （3）含有这种条纹的图像，其标准差往往显著增大。
而求解也是对整幅图像而言。 • 为构造的模型解算一个最佳结果，数学上 比较严谨。 • 通过对原始目标比较来评价复原的结果。 总的来说比较客观。
图像畸变的分类
• 辐射失真：指遥感传感器在接收来自地物的电磁
波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测 量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件 （地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等 影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的 光谱辐射率的不一致。
遥感图像几何粗校正
• 将传感器的校准数据、遥感平台位置以及
卫星姿态数据带入理论校正公式进行改正 即可 • 在数据处理的初始阶段进行，一般消除系 统性的误差
遥感图像几何精校正
• 几何多项式法：利用几何多项式作为校正
模型，利用控制点对求解变换系数，并按 照该系数进行校正 • 严格模型法：利用严格成像模型作为校正 模型，利用控制点解算系数并进行校正
遥感影像云检测和去除方法综述
遥感影像云检测和去除方法综述遥感影像在现代地理信息系统（GIS）和环境研究中扮演着重要的角色。
然而，由于气候条件、传感器限制或技术问题等原因，遥感影像中常常存在云遮挡。
云遮挡会影响影像的质量，降低地物提取和分析的精度。
因此，对遥感影像进行云检测和去除是非常必要的。
本文将综述当前常用的遥感影像云检测和去除方法，并讨论它们的优缺点。
不同的方法可以分为基于光学遥感和基于雷达遥感两类。
一、基于光学遥感的云检测和去除方法1. 阈值法阈值法是最简单和常用的云检测方法之一。
它基于云的光谱特征，将云像元与非云像元分离。
通过选择适当的阈值，可以实现较好的云检测效果。
然而，由于光照条件和云的形状、纹理等因素的影响，阈值法在某些情况下存在误检和漏检的问题。
2. 纹理分析法纹理分析法利用图像中的纹理信息，通过计算纹理特征来识别云。
它可以有效地区分云与非云区域，并能够应对光照变化和云的形状变化。
但是，纹理分析法对云的覆盖程度要求较高，且计算复杂度较高。
3. 多时相法多时相法通过比较不同时间点的遥感影像，利用云的运动特征来检测云。
它可以较好地处理云的变化和遮挡问题，但需要多个时间点的影像数据，并且对云的运动速度有一定要求。
二、基于雷达遥感的云检测和去除方法1. 激光雷达法激光雷达法利用激光雷达的主动传感器特性，通过发送激光脉冲并接收反射回来的信号，来获取地物的高程信息。
由于激光雷达可以穿透云层，因此可以有效地检测云并进行去除。
然而，激光雷达数据的获取成本较高，限制了其在大规模地表覆盖的应用。
2. 合成孔径雷达（SAR）法合成孔径雷达（SAR）法是一种常用的雷达遥感云检测和去除方法。
它通过接收地面散射信号来获取地物信息。
由于雷达波长较长，可以穿透云层，因此可以实现较好的云检测和去除效果。
然而，雷达像元的分辨率相对较低，影像细节信息较少。
综上所述，遥感影像云检测和去除是遥感数据处理中的重要环节。
基于光学遥感和基于雷达遥感的方法各有优点和局限性。
遥感图像处理的基本方法与算法解读
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
遥感技术中遥感影像的处理方法详解
遥感技术中遥感影像的处理方法详解遥感技术是利用遥感设备获取地球上的图像和数据，以了解地球表面的各种特征和现象。
遥感影像是遥感技术的核心输出，它通过对地球表面进行高分辨率的拍摄和记录，提供了丰富的地理信息。
在遥感技术中，遥感影像的处理方法至关重要。
正确的处理方法可以提取出影像中有价值的信息，帮助我们深入了解地球表面的特征和变化。
下面将详细介绍几种常用的遥感影像处理方法。
1. 遥感影像的预处理遥感影像在传输和记录过程中可能会受到一些噪声和干扰的影响，因此需要进行预处理。
预处理的目标是去除噪声、调整图像的对比度和亮度，使得影像更适合进行后续的处理和分析。
常见的预处理方法包括数字滤波、辐射定标和大气校正等。
2. 遥感影像的几何校正遥感影像获取时可能会受到地球表面形变、传感器姿态等因素的影响，导致影像出现几何失真。
几何校正的目标是将影像的几何特征恢复到真实地面情况下的状态，使得影像能够准确地反映地面特征。
常见的几何校正方法包括地面控制点的定位和影像配准等。
3. 遥感影像的分类遥感影像的分类是将影像中的像素按照一定的特征进行划分和归类的过程。
根据不同的应用需求，遥感影像的分类可以包括地物类别的划分、植被覆盖度的估计、土地利用类型的分析等。
常见的分类方法包括基于像素的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
4. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指比较不同时段的遥感影像，分析地表特征在时间上的变化情况。
变化检测可以用于监测自然灾害、城市扩张、森林砍伐等方面的变化。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和基于对象的变化检测等。
5. 遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源、多光谱或多分辨率的遥感影像进行融合，以提高遥感影像的空间和光谱分辨率。
数据融合可以增强遥感影像的细节信息，改善遥感影像的可视化效果，提高遥感影像在各种应用中的精度和效果。
常见的数据融合方法包括主成分分析、小波变换和多尺度分析等。
6. 遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是从遥感影像中提取出目标物体的特征信息的过程。
如何使用遥感技术进行植被覆盖度评估
如何使用遥感技术进行植被覆盖度评估遥感技术在现代科学研究中扮演着重要的角色，尤其是在植被覆盖度评估方面。
植被覆盖度是指地表被植被覆盖所占比例，是地表生态系统恢复与保护的关键指标之一。
本文将探讨如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估，通过图像解译、遥感模型和验证方法三个方面的介绍，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、图像解译图像解译是遥感技术中进行植被覆盖度评估的重要步骤之一。
遥感图像可以分为光学遥感和微波遥感两大类。
光学遥感主要利用能见光和红外波段的信息，而微波遥感则利用雷达的散射和辐射特性。
图像解译的过程可以分为目标识别和分类两个步骤。
目标识别是根据遥感图像中的植被特征，如颜色、纹理和形状等来识别植被目标。
其中，颜色通常作为最主要的判断指标，通过对光谱信息的分析，可以对不同植被区域进行识别。
纹理和形状则用于进一步区分和筛选相似植被目标。
通过目标识别，我们可以获取到图像中的植被目标，为后续的分类提供数据支持。
分类是根据已经识别的植被目标，将其划分到不同的植被类型或覆盖度等级中。
传统的分类方法包括像元分类、物体级分类和混合像元分类等。
像元分类是将遥感图像中的每个像元划分到不同的植被类别中，这种方法简单直观，但精度相对较低。
物体级分类则是将连续的像元聚合成具有相同特征的对象，并将其划分到相应的类别中，这种方法能够更好地保留地物的空间信息和形态特征。
混合像元分类则是将传统的像元分类和物体级分类相结合，以获取更准确的分类结果。
二、遥感模型遥感模型可以帮助我们更好地理解和解释植被覆盖度的分布特征。
常用的模型包括规则模型、统计模型和过程模型等。
规则模型是基于先验知识和经验规则构建的模型。
通过提取遥感图像中的不同植被特征，并与实地采样数据进行对比，可以建立起植被覆盖度和遥感参数之间的关系。
例如，NDVI（归一化植被指数）是由红外波段和红光波段计算得出的植被指数，可用于评估植被的状况。
规则模型的优点是简单易懂，但灵活性和适应性有限。
遥感图像去云算法研究
遥感图像去云算法研究由于在遥感成像的区域中存在云的影响，从遥感图像中无法获取有云区域中的详细信息，因此对遥感图像的去云技术研究成为图像增强领域的研究热点。
文章基于小波变换理论的遥感图像增强，提出一种基于中值滤波和小波分析结合运用于遥感图像增强的新算法。
在计算机自动实现和用户交互实现时，将小波工具引入到云层提取、处理的过程中来，实现从单幅图像中去除薄云，改善效果而不增加其他副作用。
对比遥感图像原图的直方图和增强后的直方图，经过新算法处理后图像均值变低，平均灰度降低。
结果表明：该算法在去噪的同时能保留大量的图像边缘细节等重要信息，具有非常好的去噪效果。
标签：遥感图像；滤波；小波变换；去云；中值滤波；去噪Abstract：Because of the influence of cloud in the remote sensing image region，it is impossible to obtain the detailed information of the cloud region from the remote sensing image，so the research on cloud removal technology of remote sensing image has become a research hotspot in the field of image enhancement. Based on wavelet transform theory，a new algorithm for remote sensing image enhancement based on median filtering and wavelet analysis is proposed in this paper. When the interaction between computer and user is implemented，wavelet tools are introduced into the process of cloud extraction and processing to remove thin clouds from a single image and improve the effect without increasing other side effects. Compared with the original histogram of remote sensing image and the enhanced histogram，the average value of image is lower and the average gray level is lower after the new algorithm processing. The results show that the algorithm can retain a lot of important information such as image edge details while denoising，and has a very good denoising effect.Keywords：remote sensing image；filtering；wavelet transformation；cloud removing；median filtering；denoising遥感利用传感器远距离量测一个目标或地理区域的电磁辐射，然后利用数学和统计的方法从数据中提取有价值的信息。
基于深度先验和小波变换的遥感图像复原算法
基于深度先验和小波变换的遥感图像复原算法
李喆;吕慧;成丽波;贾小宁
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2024(41)2
【摘要】针对各种退化因素导致遥感图像模糊的问题,在混合即插即用(Hybrid Plug-and-Play,H-PNP)模型的基础上,设计了基于深度先验和小波变换的模糊遥感图像复原算法。
首先,利用导向滤波对模糊图像进行预处理,再构建结合非局部相似块低秩先验、深度先验和小波变换的模糊遥感图像复原模型,最后利用交替迭代法求解模型,复原出清晰的图像。
考虑到惩罚因子对图像复原的影响,在深度去噪器中引入相对残差自适应原则更新惩罚因子。
实验结果表明,上述算法对于叠加模糊和噪声的退化图像具有良好效果,选取GSR算法、NSCR算法和H-PNP算法进行对比实验,在主观视觉效果、峰值信噪比、特征相似性和结构相似性方面均优于对比算法。
【总页数】6页(P212-217)
【作者】李喆;吕慧;成丽波;贾小宁
【作者单位】长春理工大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.改进的基于暗通道先验的水下图像复原算法
2.基于小波变换的高分辨率遥感图像复原算法实现
3.基于非局部先验的山区雾霾图像复原算法研究
4.基于红蓝通道先验主动光源偏振水下图像复原算法
5.基于物理先验的深度特征融合水下图像复原
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种有效的去除可见光遥感图像中薄雾的方法
一种有效的去除可见光遥感图像中薄云的方法云雾是图像中的低频信息，水也是特殊的低频信息，因此去除云雾时要对图像中的水体部分作特殊处理，以此区分二者。
此方法只对含云雾区域的像素进行处理，因此效率比较高。
文章选取不同种类的地表覆盖类型来验证该方法的有效性，并和其他已经提出的方法进行对比分析。
方法分为：1.基于模型的方法：需要知道比较精确的传感器状态和大气属性（比较困难）2.基于图像的方法2.1 基于多图像的处理方法原理：通过融合其他时刻或者其他传感器获得的图像的互补信息来修正含云像素的亮度。
以无云图像作为参考数据，利用数据融合的策略来修正含云图像。
一种比较简单的方法就是用清晰像素替换含云的像素。
缺点：1.含云图像应该与参考图像正相关，否则融合将会中断或出现错误。
2.多张图像中的云不能覆盖相同的区域，否则就没有可用的信息来补充地面信息。
3.几何和辐射校正是必要的预处理，校准的精度直接影响到融合的结果。
2.2 基于单图像的处理方法图像增强方法：直方图匹配法应用最为广泛。
一种典型的基于图像的大气校正方法是对所有像素一视同仁的暗对象相减（DOS）方法。
局限性：云是一种局部现象而不是全球性现象，因此DOS法能够消除全局路径辐射的影响，但无法去除局部薄云。
因此又有人提出基于等级的DOS方法，此方法将云/霾分为若干个等级，然后通过霾的优化转换进行校正。
局限性：此方法是一个监督分类过程，需要获取足够多的无云图像作为样本，所以结果取决于样本的选取。
以上都是基于空间域的。
也有人提出基于频域的方法，薄云是图像中的低频部分，可以通过合理的低通滤波器提取图像。
小波分析和同态滤波法已经被应用于去除薄云。
缺点：小波分析法在选择波基时比较复杂，同态滤波法是全局操作，会影响图像中不含云的部分，从而造成更加严重的辐射失真。
文章方法：提出基于HF（homomorphic filter）的可见光遥感图像薄云去除方法。
HF方法思想：遥感观测图像f（x，y）由两个辐射分量构成，分别是反射分量R（x，y）和散射分量S（x，y），散射分量也叫路径辐射。
基于图像处理的遥感影像复原算法研究
基于图像处理的遥感影像复原算法研究随着科技的不断进步，遥感技术在地理信息领域中扮演着越来越重要的角色。
但是，由于种种原因，遥感影像在传输和存储过程中，往往会受到噪声、模糊等影响，严重影响到了数据的准确性和可视性。
为了解决这一问题，基于图像处理的遥感影像复原算法应运而生。
本文就从遥感影像受损的原因出发，介绍了基于图像处理的遥感影像复原算法的主要内容及实现方法。
一、遥感影像受损的原因遥感影像在传输和存储过程中可能会受到以下几种影响：1. 噪声污染：由于传输通道或存储介质的一些原因，图像可能会受到不同程度的噪声污染，包括椒盐噪声、高斯噪声等。
2. 低对比度：在采集遥感影像时，可能会因为曝光过度或者曝光不足等原因导致影像的亮度范围缩小，进而影响图像的对比度。
3. 模糊：影像被模糊的原因可能包括镜头的传输特性、遮挡物的影响、运动模糊等。
二、基于图像处理的遥感影像复原算法基于图像处理的遥感影像复原算法是一种常用的方法，该算法通过图像处理手段来恢复图像受损前的信息。
其中，主要的复原算法包括：1. 统计分析法：通过对图像进行一系列的统计分析，来估计图像被噪声污染前的原始信号。
常用的方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
2. 去模糊算法：通过对模糊图像的识别以及深度学习方法，来对图像进行去模糊处理。
其中比较常用的方法包括基于边缘保持的模糊图像复原和盲去模糊等。
3. 降噪算法：包括几何平均算法、中值滤波算法、小波阈值去噪算法等。
三、实现方法针对以上三种算法，我们可以通过以下几种方法实现：1. 统计分析法的实现方法：统计分析法实现起来比较简单，我们可以使用matlab或其他相关软件进行实现。
2. 去模糊算法的实现方法：相对复杂，需要使用较为专业的算法和软件来实现。
3. 降噪算法的实现方法：基于小波阈值的算法在matlab中较容易实现，其他算法也可以自己编写相应代码实现。
四、总结基于图像处理的遥感影像复原算法在地图测绘、环境监测、农业生产等领域中具有广泛的应用前景。
遥感影像中的云雾遮挡造成的信息缺失的修补方法
遥感影像中的云雾遮挡造成的信息缺失的修补方法遥感影像的应用范围越来越广泛，它可以帮助我们了解地球上的各种自然现象和人类活动的变化。
然而，由于云雾的存在，遥感影像中的信息可能会受到遮挡而导致缺失。
在这篇文章中，我们将讨论云雾遮挡造成的信息缺失问题，并介绍一些修补方法，以提高遥感影像的准确性和可用性。
一、云雾遮挡的影响云雾是大气中的水汽凝结而成的团块，它们可以遮挡地面物体，使其在遥感影像中不可见。
云雾的存在会导致遥感影像中的部分区域出现黑暗或模糊的情况，从而造成信息的缺失。
这不仅影响了地理信息系统和环境监测等领域的研究与决策，还给遥感图像的分析和应用带来了困难。
二、云雾遮挡造成的信息缺失原因云雾遮挡造成的信息缺失可以归结为两个方面。
首先，云雾遮挡了遥感传感器对地面物体的观测，导致遥感图像中某些区域无法获得有用的信息。
其次，云雾散射和吸收了光线，使得遥感影像的亮度和对比度降低，从而降低了图像中地物的辨识度。
这两个方面共同作用下，云雾遮挡造成了遥感影像中的信息缺失。
三、遥感影像信息缺失的修补方法为了解决遥感影像中信息缺失的问题，研究者们提出了许多修补方法，并取得了一定的进展。
下面我们介绍几种常见的修补方法。
1. 云雾遮挡区域的插值插值是一种常用的遥感图像处理方法，可以通过计算周围已知区域的像素值来估计云雾遮挡区域的像素值。
一般情况下，插值方法可以分为线性插值和非线性插值两大类。
线性插值方法包括最邻近插值、双线性插值和三次样条插值等，而非线性插值方法则包括Kriging插值、径向基函数插值等。
通过选择适当的插值方法，可以尽可能准确地修复云雾遮挡区域的信息。
2. 云雾遮挡区域的填充填充是另一种常用的修补方法，它通过将周围已知区域的像素值复制到云雾遮挡的区域中，以填补信息的缺失。
填充方法主要有像素复制和纹理合成两种。
像素复制方法直接将周围像素的值复制到缺失区域，简单、快速，但可能会导致修复后的图像结构不连续。
如何利用遥感图像进行陆地生态保护与恢复规划
如何利用遥感图像进行陆地生态保护与恢复规划遥感技术是一种通过卫星、飞机等载体获取地球表面信息的技术。
利用遥感图像能够获取大面积的陆地信息，并可通过不同频段的传感器获取多种地表信息，如地形、植被、土壤类型等。
这些信息对于陆地生态保护与恢复规划具有重要意义。
本文将探讨如何利用遥感图像进行陆地生态保护与恢复规划。
首先，利用遥感图像进行生态环境的评估是生态保护与恢复规划的重要基础。
遥感图像可以提供大面积的植被信息，包括植被覆盖度、植被类型等。
通过对比不同时间段的遥感图像，可以精确地评估植被变化情况，判断生态系统的稳定性。
而在评估过程中，可以借助专业的遥感图像处理软件，如ENVI和ArcGIS等，快速、准确地提取植被信息，为生态保护与恢复规划提供有力的支持。
其次，遥感图像还可以提供土地利用与土地覆盖信息，为生态保护与恢复规划提供空间分析基础。
土地利用与土地覆盖是解决生态问题的关键，而遥感图像可以帮助识别出不同区域的土地利用类型，如农田、林地、湖泊等，从而了解不同区域的生态状况。
此外，遥感图像还能够进行土地覆盖变化的监测与分析，通过对历史遥感图像的对比，可以揭示土地覆盖变化的趋势，为生态保护与恢复规划提供科学依据。
再次，遥感图像还可以为生态保护与恢复规划提供景观格局分析的支持。
景观格局是指由多个生境组合而成的地表形态特征，它对生态系统的结构和功能有着重要的影响。
通过遥感图像的分类与解译，可以获取不同生境类型的分布情况，进而分析景观格局的密度、连通性、离散性等指标，从而评估景观格局的合理性与稳定性。
这对于识别生态敏感区域、划定生态红线，以及规划生态廊道等具有重要意义。
最后，遥感图像在生态保护与恢复规划中还可以应用于生态系统服务的评估与价值评估。
生态系统服务是指自然生态系统提供给人类社会的各种物质、能量和信息的功能，如水源涵养、土壤保持、气候调节等。
通过利用遥感图像获取的地表信息，可以量化生态系统服务的强度与分布，为生态保护与恢复规划提供合理的生态补偿方案，同时也为政府部门提供决策参考。
遥感数字影像处理信息复合
信息复合的概念
信息复合的发展
信息复合的概念
信息复合的技术关键
信息复合的概念
充分认识研究对象的地学规律。 充分了解每种复合数据的特点和适用性。 充分考虑到不同遥感数据之间波谱信息的相关性引起的有用信息的增加以及噪声误差的增加，因此对多种遥感数据作出合理的选择。 几何配准，即解决遥感图像的几何畸变，解决空间配准问题。 只有对地学规律、影象特征、成象机理这三者有深刻的认识，并把它们有机地结合起来，信息复合才能达到更好地效果。
遥感与非遥感信息的复合
遥感数据与非遥感数据的复合步骤如下： 地理数据的网格化 为了使非遥感的地理数据与遥感数据复合，前提条件是必须使地理数据可作为遥感数据的一个“波段”，这就是说通过一系列预处理，使地理数据①成为网格化的数据；②地面分辨率与遥感数据一致；③对应地面位置与遥感影像配准。 网格数据生成：原始采集的地理数据多种多样，其中以离散形式采样的数据居多，如高程点值、土壤酸碱度值与气温值等。这种数据不能以统一的数学模型生成网格，但在某一局部仍可用近似的数学函数来表达，因此常采用局部拟合法进行逐点内插。
1
总之，多源信息复合实现了遥感数据之间的优势互补，也实现了遥感数据与地理数据的有机结合。这种复合的意义决不仅仅提高了目视解译的效果，更重要的是在定量分析中提高了精度，扩大了遥感数据的应用面，具有很大的实际意义。
2
遥感与非遥感信息的复合
思考题
对以下数字图像，分别用罗伯特方法和索伯尔方法求出新的图像。（注意：计算前原图像的上下左右各加1行或1列，亮度与相邻像元相同） 结合地物光谱特征解释比值运算能够突出植被覆盖的原因。 结合遥感与地理信息系统的发展，谈谈遥感与非遥感信息复合的重要意义。
不同传感器的遥感数据复合
无人机遥感数据处理中的土地覆盖分类技术
无人机遥感数据处理中的土地覆盖分类技术在无人机遥感数据处理中的土地覆盖分类技术无人机遥感技术的发展为土地覆盖分类提供了新的途径和工具。
通过无人机搭载的传感器获取的高分辨率数据，结合先进的图像处理和机器学习算法，可以实现对地表覆盖的准确分类和监测。
本文将探讨无人机遥感数据处理中的土地覆盖分类技术，包括其原理、方法和应用。
### 原理无人机遥感数据处理的土地覆盖分类技术基于遥感原理和地学知识。
通过无人机搭载的传感器获取地表反射和辐射数据，包括可见光、红外、热红外等波段的信息。
这些数据反映了地表不同特征的光谱、空间和时间变化，为土地覆盖分类提供了丰富的信息。
### 方法#### 图像预处理在进行土地覆盖分类前，需要对无人机获取的图像数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正等。
这些预处理操作可以提高数据质量和一致性，为后续分类分析奠定基础。
#### 特征提取特征提取是土地覆盖分类的关键步骤之一，通过从遥感图像中提取地物的特征信息，如光谱特征、纹理特征、形态特征等，来描述不同地物类别的特征差异。
常用的特征提取方法包括像元级和对象级特征提取。
#### 分类算法土地覆盖分类的分类算法多种多样，包括传统的监督分类和无监督分类，以及基于像素的分类和基于对象的分类等。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等。
### 应用无人机遥感数据处理中的土地覆盖分类技术在农业、环境监测、城市规划等领域有着广泛的应用。
- 农业：通过对农田的土地覆盖分类，可以实现精准农业管理，包括农作物类型识别、病虫害监测、农田利用评估等。
- 环境监测：利用无人机遥感数据进行土地覆盖分类，可以监测自然生态环境的变化，包括森林覆盖变化、湿地演变、水体污染等。
- 城市规划：通过对城市土地利用进行分类，可以指导城市规划和土地资源管理，包括城市扩张监测、土地利用结构分析、城市绿化评估等。
生态恢复效果评估的遥感方法
生态恢复效果评估的遥感方法在当今时代，生态环境的保护和恢复已经成为全球关注的重要议题。
为了有效地评估生态恢复的成效，我们需要借助先进的技术手段，而遥感技术正是其中一种强大且实用的工具。
遥感技术，简单来说，就是在不直接接触目标物体的情况下，通过传感器获取其信息的技术。
它就像是我们从高空俯瞰大地的“眼睛”，能够捕捉到大面积的地表特征和变化。
那么，遥感技术是如何在生态恢复效果评估中发挥作用的呢？首先，它可以通过监测植被的覆盖情况来提供关键信息。
植被是生态系统的重要组成部分，其覆盖面积和生长状况直接反映了生态环境的健康程度。
遥感影像能够清晰地显示出不同地区的植被类型、密度和分布，从而让我们了解生态恢复过程中植被的恢复情况。
在评估生态恢复效果时，植被的光谱特征也是遥感技术关注的重点。
不同的植被在不同的生长阶段，其反射和吸收的光谱是有所差异的。
通过对这些光谱特征的分析，我们可以判断植被的生长状态、健康程度以及物种组成的变化。
例如，健康的植被在特定波段的反射率会相对稳定，而受到病虫害或者生长环境不佳影响的植被，其光谱特征则会发生明显的改变。
除了植被，土地利用和土地覆盖的变化也是评估生态恢复效果的重要指标。
遥感技术可以准确地识别出不同的土地利用类型，如耕地、林地、草地、建设用地等。
通过对比不同时期的遥感影像，我们能够直观地看到土地利用的转变情况，例如原本的荒地是否逐渐变成了绿地，或者受损的森林是否得到了有效的恢复。
在实际应用中，遥感技术还能帮助我们监测水体的变化。
对于生态恢复项目来说，周边水体的质量和面积也是需要关注的因素。
遥感可以监测水体的面积、水质状况以及水岸线的变化。
比如，通过分析水体的反射光谱，可以判断水中的污染物含量和富营养化程度，从而了解生态恢复措施对周边水体环境的改善效果。
此外，遥感技术在评估生态恢复效果时还具有高效、全面和可重复性等优点。
与传统的实地调查方法相比，遥感能够在短时间内获取大面积的信息，大大提高了工作效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
离散小波变换存在两个方面的缺点： 一是移位方差的存在， 即输入信号发生较小的平移， 会造成小
解后的实部和虚部， 使用共轭滤波器组对输入信号进行滤波， 平行的两棵树提供多分辨率分析的每层必
树B
g1 (n)
2
图 1 对偶树复小波变换分解结构图
个方向上的细节信息， 分别指向ʃ15ʎ， ʃ45ʎ， ʃ75ʎ， 如图 2 所示， 以及两个低频信息 A i (i = 1, 2) ， 低频部分可 以用来继续下一层的分解 .
54
淮北师范大学学报 （自然科学版）
2017 年
权相结合的方法进行融合， 获取融合图像 . 由于对偶树复小波变换具有平移不变性， 良好的方向性， 可精 和强的抗噪声能力［8］. 本文采用图像融合算法， 充分利用这两种方法恢复薄云覆盖下地物信息的优势， 在 不降低空间分辨率和不扩大噪声的条件下提升图像的清晰度， 保留更多的地物细节信息 .
复算法主要有： （1） 同态滤波法 . 通过构建一个适当的高通滤波器将地物信息分量提取出来 . 由于滤波 抑制低频， 从而将薄云的信息除去， 剩下的就是地物目标信息［1-2］. 利用同态滤波法恢复地物信息， 计算量
器的设计条件限制， 一般是先设计一个巴特沃斯低通滤波器将图像的低频分量分离出来， 通过增强高频， 虽然低， 但图像的部分有用信息可能会在滤波过程中丢失 . （2） 图像变换法 . 由于图像上的云在空间域 理就可以有效恢复薄云覆盖下的地物信息 . 目前使用较多的图像变换是离散小波变换［3-4］， 但离散小波 变换缺乏平移不变性， 信号的微小平移将会导致各尺度上的小波系数的能量分布出现较大的变化， 因而
本文结合图像变换法和图像融合法的优势， 对薄云覆盖图像先分别利用对偶树复小波变换方法和支
持向量滤波方法去除图像中的低频薄云信息， 再对上述两种方法处理后的图像利用基于能量的选择和加
收稿日期： 2017-04-14 基金项目： 安徽省自然科学基金项目 （1408085MF121） ； 安徽大学学生科研训练计划项目 （KYXL2016064） ； 偏振光成像探测技术安徽省重 作者简介： 孔 点实验室开放课题 （2016-KFKT-003） 究方向： 机器学习、 图像处理 . 哲 （1997） ， 男， 山东曲阜人， 研究方向： 遥感信息处理 . 通信作者： 胡根生 （1971） ， 男， 安徽无为人， 博士， 教授， 研
第 38 卷第 3 期 2017 年 9 月
淮北师范大学学报 （自然科学版） Journal of Huaibei Normal University (Natural Science)
Vol. 38 No. 3 Sep. 2017
遥感图像薄云覆盖下地物信息恢复算法
孔 哲， 胡根生， 周文利
摘
①
（安徽大学 电子信息工程学院， 安徽 合肥 230601）
图 1 是信号经对偶树复小波变换分解的结构图 . 信号经对偶树复小波变换分解后,每一层会产生 6
图 2 对偶树复小波变换分解方向图
h 00 (n) 树A h0 (n) 2 h 01 (n) h 10 (n) h1 (n) F(x,y) g 00 (n) g0 (n) 2 g 01 (n) g 10 (n) g 11 (n) 2 2 2 D5 D6 2 2 h 11 (n) 2 A2 D4 g 000 (n) g 001 (n) 2 2 2 A1 D1 D2 D3 h 000 (n) h 001 (n)
上变化缓慢， 在频率域上处于低频频带， 而地物对应图像的细节， 其频率处于高频区域 . 将薄云覆盖遥感 图像进行图像变换， 使低频系数主要包含云信息， 则高频系数就主要包含地物信息， 对高低频信息进行处
该方法对图像噪声较为敏感 . 利用具有近似平移不变性的对偶树复小波变换恢复地物信息的性能要优 于离散小波变换［5］. （3） 图像融合法 . 其原理是利用不同传感器获得相同地区不同时相的遥感图像进行 配准， 再通过数据融合技术插补云覆盖区域的数据， 得到无云图像， 恢复地物信息［6-7］. 图像融合法可以有 效恢复薄云和厚云覆盖下的地物信息， 但现有的融合算法对图像噪声和不同图像的辐射差异较为敏感 .
频方向子带和低频子带； 分别对高频方向子带系数进行自适应增强， 对低频子带系数加以抑制； 对不同方法处
0 引言
像的过程中易受气候因素特别是云层遮挡的影响 . 利用图像处理技术去除遥感图像中的云层覆盖恢复 地物信息， 能有效增强遥感图像清晰度， 提高对云覆盖区域地物信息的解译能力， 具有十分重要的应用 价值 . 根据云层的光学厚度， 云覆盖可以分为薄云覆盖和厚云覆盖 . 目前遥感图像薄云覆盖下地物信息恢 高分辨率卫星遥感成像传感器大多具备可见光和多光谱成像能力， 但卫星成像传感器在获取地面图
确重构以及有限的冗余度等特点， 可以避免重构时细节信息的损失 . 支持向量滤波器具有好的泛化能力
1 对偶树复小波变换
波变换的系数发生剧烈变化； 二是方向选择性差， 只能捕获信号在水平、 垂直以及对角 3 个方向上的细节 信息［9］. 对偶树复小波变换由两棵平行的小波树组成， 每棵树对信号采用离散小波变换， 分别得到信号分 要的信号延迟， 并将采样间隔扩大一倍， 从而消除混叠效应， 实现变换的平移不变性［10］.
要： 针对遥感图像薄云覆盖下地物细节模糊问题， 给出一种融合对偶树复小波变换和支持向量滤波的遥感
图像薄云覆盖下地物信息恢复算法 . 利用对偶树复小波变换和支持向量滤波器将薄云覆盖遥感图像分解为高 理后的低频系数采用基于匹配度的选择和加权相结合方法进行融合， 对高频系数采用基于轮廓波对比度的方 法进行融合， 获得地物细节清晰的融合图像 . 实验结果表明， 算法在视觉效果和定量指标上优于对偶树复小波 变换方法和支持向量滤波方法 . 中图分类号： TP 391 关键词： 遥感图像； 薄云覆盖； 信息恢复； 图像融合； 对偶树复小波变换； 支持向量滤波 文献标识码： A 文章编号： 2095-0691 （2017） 03-0053-07