高分辨率遥感影像去雾方法研究

发布时间：2024-04-19 02:39

　　遥感影像的预处理工作是遥感数据应用的基础,去除云雾对影像数据的影响是影像预处理工作的重要组成部分。本文以“高分一号”卫星为例,研究高分辨率卫星遥感影像的去雾方法;选择“高分一号”作为研究对象,主要是因为它是我国高分系列首发星,研究“高分一号”卫星影像去雾的方法对其他高分辨率影像去雾具有一定的借鉴意义。为了完成单幅“高分一号”卫星影像的去雾工作,本文所做内容为以下几个方面:1.介绍雾霾条件下高分辨率遥感影像的成像原理,研究含雾霾影像的影像退化模型,同时通过研究含雾遥感影像的空间分布特性、空间频率特性和电磁波谱特性,为后面的去雾进行提供理论依据。2.根据分析的含雾影像特征总结了几种适合于单幅高分影像去雾的算法原理:包括同态滤波法,利用傅里叶变换后雾霾信息主要存在于空间频率域内的低频部分来对含有雾霾的高分影像进行处理;波段计算重组融合法,利用不同波段受雾霾影像程度的不同来对含有雾霾的高分影像进行处理;基于暗原色先验去雾的方法,利用暗原色统计先验作为去雾处理的收敛条件来对含有雾霾的高分影像进行处理。3.利用晴空无雾的高分遥感影像统计真彩色、假彩色遥感影像的暗原色,验证遥感影像的暗原色先验。根据...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1研究技术路线图

度值来刻画它对像元光谱的影响。冯维一等[27]把高光谱影像中的像元光谱看植被、建筑和雾等光谱的线性混合，建立线性光谱混合模型。然后通过混合分解技术求解出雾端元的丰度并去除，调整剩余端元的丰度，从而得到去薄像。于钺等[28]针对云的特性改进了线性混合像元模型，显性表达云对光谱观的影....

图2.1(b)中红色剖面灰度变化图(b)图2.1(b)中绿色剖面灰度变化图

高分辨率遥感影像去雾方法研究清晰但地物可见度较低，如图2.1(a)的右上角。对比图像2.1(a)左半部分和右半部分可以看出，均匀云雾与非均匀云雾相比，均匀云雾对地物的辐射信息的衰减较小，所以在图像上均匀云雾区的地物较非均匀区域的地物更清晰。对于均匀云雾来说，散射信息比较强，所....

图2.1(a)中红色剖面灰度变化图(d)图2.1(a)中绿色剖面灰度变化图

所以在图像上均匀云雾区的地物较非均匀区域的地物更清晰。对于均匀云雾来说，散射信息比较强，所以该区域图像模糊、暗淡。对于非均匀云雾来说，地物的辐射信息较小，但是云雾的辐射信息较大，同时云雾的反射率比一般的地物高，所以该区域相对较亮，地物可见度比云雾均匀区低，但是云雾较清晰。总的来说....

图2.6光波按波长(频率)的划分及大气的透射特点

第2章雾霾影像特征及去雾方法原理介绍部和下部道路能够勉强进行识别判断；图2.5(d)中，除云雾浓重地区，影像基本都可以识别，两个湖泊边界清晰，内部物体可以识别，道路边外三个通道更加清晰。由图可以看出在蓝光波段，受雾霾大气散射影响，地物基本无法识别，随着波长的增加，影响越来....

本文编号：3958104