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。     

Terra MODIS数据28波段影像条带噪声去除方法

Terra卫星MODIS传感器影像中多个波段数据存在条带噪声,其中第28波段的数据受影响较为严重,且随着时间的推移噪声强度更大、噪声类型更加复杂。针对该波段同时受探元-探元噪声与镜面条带噪声影响的特点,本文在矩匹配方法的基础上,提出了基于曲线拟合与去除信号趋势项的条带噪声去除方法。实验结果表明,相对于传统方法,本文提出的两种条带去除方法具有更强的稳健性。     

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法

针对国产卫星全色影像中的随机条带噪声现象,提出了一种采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法。该方法首先将不同反射特性的地物按照灰度差异进行分割处理,然后对每一个分割区域分别采用标准矩匹配进行处理,从而抑制标准矩匹配处理过程中造成的灰度畸变。选取资源1号02C-HR光学影像进行实验,结果表明,与现有的去噪方法相比,所得图像质量有较大提升。     

资源一号02C影像条带噪声去除的改进矩匹配方法

针对资源一号02C 影像条带噪声的去除,提出了一种改进的矩匹配方法。该方法以移动窗口的方式对大范围卫星影像数据进行分段处理,并根据窗口内影像的信息量,自适应地确定窗口大小,且在参考值获取时引入更合理的高斯加权均值。实验表明,与现有矩匹配方法相比,本文方法在取得良好去噪效果的同时,还具有自动化程度高、灰度失真小等优点。     

高分辨率遥感卫星颤振探测的相位相关分析法

平台颤振是影响高分辨率卫星影像几何和辐射质量的关键因素。为提高从影像反演平台颤振特性的可行性和可信度,本文提出基于局部频率分析相位相关的智能化视差法颤振探测方法。通过结合结构影像表达和相位相关,并充分利用影像的局部和全局相位信息,减少了辐射变化和噪声等干扰因素对亚像素偏移值估计的影响,同时融入视差法颤振探测框架,保证精确稳健的密集匹配,从而实现高效的平台颤振精密探测。通过采用实际辐射变化数据集的算法对比及采用资源三号卫星影像的颤振探测试验验证了本文方法的有效性。结果表明,局部频率分析相位相关算法在辐射差异和噪声等情况下效果优于其他主流相位相关算法,匹配精度达到0.05个像素,本文颤振探测方法有效估计了资源三号卫星的颤振信息。     

珠海一号高光谱场景分类数据集

高空间分辨率、高光谱分辨率、大幅宽与大数据量是高光谱卫星数据发展趋势,传统高光谱影像的像素级分类面临难以处理海量数据、无法高效获取复杂海量影像中隐含信息的困境。已有研究开始关注高光谱影像的场景级分类,并逐步建立完善高光谱遥感场景分类数据集。然而,目前的数据集制作过程多参考高空间分辨率可见光遥感场景数据集的制作方法,主要采用遥感影像的空间信息进行场景类别解译,忽视了高光谱场景的光谱信息。因此,为构建高光谱影像的遥感场景分类数据集,本文利用“珠海一号”高光谱卫星拍摄的西安地区高光谱数据,使用无监督光谱聚类辅助定位、裁剪与标注待选场景样本,结合Google Earth高分影像进行目视筛选,构建6类场景类型和737幅场景样本的珠海一号高光谱场景分类数据集。并基于光谱与空间两个视角开展场景分类实验,通过视觉词袋、卷积神经网络等方法的基准测试结果,对不同算法在现有多光谱和高光谱遥感场景分类数据集下的性能进行深入分析。本研究可为后续的高光谱影像解译研究提供了有力的数据支撑。     

改进的矩匹配遥感影像条带噪声去除方法研究与实现

遥感传感器在扫描成像过程中,由于感光单元间的响应差异和其他因素,有时会产生条带噪声,这严重影响了影像的应用。为了更好地利用这些影像,必须首先对影像进行去条带处理。首先对比分析两种基于同一个传感器单元获取的影像具有统计一致性假设的条带噪声去除算法,即均值归一化方法和矩匹配方法,再对矩匹配方法进行了改进,并在VC++6.0下分别编程实现。经过对有条带噪声的IRS5.8 m分辨率全色遥感影像进行处理和对比分析,在光谱保持和条带噪声去除效果综合考虑下,得出改进的矩匹配方法优于均值归一化方法。     

珠海一号高光谱传感器波段平均太阳辐照度计算

传感器波段平均太阳辐照度是计算表观反射率等辐射参量的必要参数,是开展定量遥感分析的重要基础。通过中国气象局发布的零大气条件下太阳光谱辐照度数据和遥感数据运营商提供的珠海一号高光谱传感器光谱响应函数资料,计算了珠海一号三颗高光谱卫星上三组传感器的波段平均太阳辐照度。以中国资源卫星应用中心发布的高分一号资料为参考,确定结果具有较高的准确度,可为珠海一号高光谱数据的推广和使用提供参考。     

“天绘一号”卫星在轨辐射定标方法

在轨辐射定标包括相对辐射定标和绝对辐射定标, 它是提高遥感数据定量化精度的关键步骤和重要方法。本文阐述了基于均匀场地分区综合的相对辐射定标方法、基于反照率的绝对辐射定标方法及其基本原理, 并首次将其应用于“天绘一号”卫星上的高分辨、多光谱和三线阵相机的辐射定标中。研究结果表明, 相对辐射定标过程去除了卫星图像的条带噪声, 且保存了图像细节;然后, 使用反照率基法, 通过在敦煌场地铺设灰阶靶标, 测量卫星过顶时的地物目标反射率光谱和大气信息, 对“天绘一号”卫星传感器进行了绝对辐射定标;最后, 使用辐射定标结果来反演地物反射率, 与实测的地物反射率相比误差小于5%, 验证了在轨辐射定标系数的有效性。