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如何使用薄云厚度分布评估进行遥感影像高保真薄云的去除方法说明

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.95 MB | 2018-12-25

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　　针对遥感影像薄云去除易出现地物失真的问题，在传统加性云污染模型的基础上提出了一种改进的薄云去除方法，即基于薄云厚度分布（ HTM）评估的高保真薄云去除方法。首先，基于传统的加性薄云去除算法得到HTM，用整个HTM减去HTM中无云区域的平均值，使得HTM满足无云区域的薄云厚度接近于零；然后，对降质影像中的蓝色地物独立估计薄云厚度；最后，用降质影像减去最终优化的不同波段的薄云厚度得到无云影像。对多幅分辨率不同的光学遥感影像进行实验，实验结果表明，所提算法有效解决了蓝色地物失真严重的问题，改进了降质影像的薄云去除效果，提升了在无云区域的数据保真能力。

　　光学遥感影像往往受到薄云污染的影响，造成影像地物细节对比度下降，这给影像的应用带来了很多困难。因此，如何有效去除降质影像的薄云影响从而提高影像的利用率是遥感影像应用的一项重要研究。

     目前，光学遥感影像薄云去除主要有频域法和空域法两类。频域法去云主要根据薄云信息处于影像低频区域的原理，所以可以设计合适的高通滤波器以滤除低频成分从而有效去云。

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