卫星影像去霾技术在土地利用遥感监测中的应用浅析

以土地利用遥感监测项目中常用卫星影像雾霾去除的相关试验与应用结果为基础,以ENVI软件作为图像处理平台,经雾霾探测、雾霾完善及雾霾去除等技术处理,获取了去除雾霾的影像。通过目视判断和实际应用效果表明,本文提出的雾霾处理方法有效地去除了影像上雾霾的影响,并较好地保持了地物细节信息,增强了遥感影像的图面效果,有利于遥感监测地类解译与判读,是一种快速、高效且具有较强普适性的雾霾处理方法。通过对土地利用遥感监测中卫星图像雾霾的去除技术进行初步试验和探讨,以期找到适合土地利用遥感监测这种国家级大规模项目需求的卫星影像雾霾去除工程化应用的技术方法。     

GeoEye-1遥感图像去雾霾方法比较

在多雨多雾地区,GeoEye-1卫星获取遥感图像时常受到雾霾的影响。由于雾霾对电磁波有吸收、折射、反射和散射作用,导致遥感图像清晰度降低。因此,尽可能地消除雾霾对图像的影响,才能有效地提高遥感图像的质量。利用ENVI软件作为图像处理平台,分别选取了国内外常用的"同态滤波"、"小波变换"和本文提出的"波段计算组合"3种去雾霾方法对GeoEye-1图像进行去雾霾处理效果的研究对比。结果表明,利用"波段计算组合"方法去除GeoEye-1图像中的雾霾有很好的效果。     

结合VIIRS和监测数据插值的北京雾霾监测方法

本文使用2014-03-20至2014-03-26的北京市VIIRS夜间灯光影像数据和地面监测站PM2.5质量浓度数据,通过遥感图像处理和GIS空间分析相结合,对雾霾强度变化及PM2.5质量浓度空间分布进行分析,提出一种监测雾霾的新方法。结果表明,VIIRS夜间灯光影像成像特征与雾霾浓度变化密切相关,结合同时期地面监测站PM2.5监测数据,能定性反映北京市雾霾强度变化及定量反映PM2.5质量浓度的空间分布。该方法不仅弥补了MODIS等数据在夏季的雾霾监测效果优于冬季的不足,同时也填补了传统光学遥感卫星难以在夜间监测雾霾的空白。     

基于改进矩匹配算法的珠海一号高光谱卫星影像相对辐射校正

珠海一号高光谱卫星影像部分波段存在着噪声干扰,严重影响了数据的质量与信息利用.本文分析了珠海一号高光谱卫星数据噪声的特点,在矩匹配算法的基础上,使用移动窗格对影像进行分段处理,并采用距离加权计算与去除极端值统计数据的方法提高参考值的准确度,实现了基于影像的相对辐射校正.实验结果表明,与传统矩匹配法和傅里叶滤波法相比,本文方法能有效去除遥感影像中存在的噪声,并能较好保留原影像的辐射特征.     

遥感卫星影像K-SVD稀疏表示去噪

常规的去噪方法在去除遥感卫星影像噪声时,往往会造成影像模糊和空间分辨率下降。本文将稀疏表示理论应用于遥感卫星影像去噪,提出了一种改进算法,能够保留低频信息不变,仅对影像的高频信息进行稀疏重建。算法核心是按照是否能够从过完备字典中选择较少原子进行稀疏表示的原则来区分高频信息中的有效信息和噪声。通过3组实验对改进算法与传统去噪方法进行对比检测,实验结果表明,改进算法在去除噪声的同时,能较好地突出影像的边缘和细节信息。     

改进的暗原色卫星遥感影像去雾技术研究

受亚热带季风气候的影响,获取的福建省区域卫星遥感影像产品可能会出现云层或雾气覆盖遮挡的现象。提出了一种基于暗原色的卫星遥感影像增强处理技术。通过该技术可去除影像上的薄云或薄雾,以增强云雾遮挡部分的地物信息,提高卫星遥感影像的地物辨识能力。     

中低分辨率卫星影像Bowtie效应的快速去除

Bowtie效应是FY-3和MODIS等中低分辨率卫星影像数据中出现的数据重叠现象,该效应制约了卫星影像数据的进一步应用,因此必须在影像使用之前去除这种几何畸变现象。针对现有Bowtie效应去除方法存在计算复杂和效率低的不足,提出了一种基于路径追踪的Bowtie效应快速去除的几何纠正算法。通过路径追踪可以快速定位纠正影像像元在原始影像中位置,并考虑了跨越对向子午线以及地形起伏较大区域的处理。实验表明,这种方法能有效并且快速地去除Bowtie效应。     

大气散射理论的遥感影像雾霾去除新方法

基于大气散射的物理模型,针对雾霾的厚薄分布状况,给出了一种有选择性的雾霾去除新策略。在深入分析相关研究的基础上,新方法主要进行了两方面的改进,首先增加了抠图能量函数的数据项的精度,并增大了该能量函数的正则化参数值;其次对分布不均的雾霾影像使用自适应参数的云背景模型进行了预处理。改进方法的去霾结果更加清晰,色调、亮度分布均匀,而且色彩变化比较平滑自然,相比于已有同类算法,去霾效果更为理想。     

双边滤波与矩匹配融合的高光谱影像条带噪声去除方法

针对环境减灾小卫星高光谱影像数据中存在的条带噪声,提出一种双边滤波与矩匹配方法融合的去除条带噪声方法。该方法克服了传统方法在去除条带噪声的同时带来新的噪声,并且边缘信息丢失等问题。最后进行了几种去除条带方法的比较试验,并且对试验结果进行了讨论。试验证明,提出的方法去除高光谱遥感影像的条带噪声效果明显,且能较好地保留原始影像中的地物信息。     

基于GXL软件的卫星影像纠正处理技术方法探析

随着高分辨率卫星影像数据源和数据量的增多,如何高质量、快速地完成卫星影像快速正射纠正,更好地为后续生产和影像解译服务,满足各行业需求,是影响卫星影像应用的重要因素。本文总结近年来全国卫星遥感影像正射纠正处理经验,并结合卫星影像数据特征和参考资料情况,提出了以GXL-PCI软件为平台,基于参考影像的方式进行卫星遥感影像快速正射纠正和质量检查,完成全国范围内年度一版的卫星影像数据正射纠正处理工作,并证明了卫星影像与参考影像准确配准的准确率在99%以上,并可以通过检查控制点个数的方法对问题影像进行准确定位,同时,对于初始定位精度较差的卫星影像,提出了RPC模型重建方法进行正射纠正,精度满足同等要求。