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Sylvie Le Hgarat-Mascle Cyrille Andr 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2009,64(4):351-366
In this study, we propose an automatic detection algorithm for cloud/shadow on remote sensing optical images. It is based on physical properties of clouds and shadows, namely for a cloud and its associated shadow: both are connex objects of similar shape and area, and they are related by their relative locations. We show that these properties can be formalized using Markov Random Field (MRF) framework at two levels: one MRF over the pixel graph for connexity modelling, and one MRF over the graph of objects (clouds and shadows) for their relationship modelling. Then, we show that, practically, having performed an image pre-processing step (channel inter-calibration) specific to cloud detection, the local optimization of the proposed MRF models leads to a rather simple image processing algorithm involving only six parameters. Using a 39 image database, performance is shown and discussed, in particular in comparison with the Marked Point Process approach. 相似文献
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资源三号测绘卫星自动云检测 总被引:4,自引:0,他引:4
光学卫星遥感影像自动云检测是卫星产品生产系统的一个重要环节。利用资源三号卫星编目生成的浏览图,采用树状判别结构进行云检测,对浏览图进行分块,提取子块图像的特征进行云地分类。由于云类和地物类过于繁杂,且浏览图的分辨率较低,传统通过图像特征对云地进行分类的算法有很大的局限性,针对这一问题,本文提出了在分类之前对原始的子块图像进行增强处理,扩大云和地物的纹理差异,然后以二阶矩、一阶差分等作为云地分类的图像特征,并在多尺度空间内进行特征延拓,经过综合分析估计云在影像中的比例。该云检测算法应用于资源三号卫星应用系统工程,实际测试结果表明,该算法能够较好地提升云量检测的准确率。 相似文献
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基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除 总被引:2,自引:1,他引:1
本文提出了一种基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除方法。首先利用支持向量机的学习性能检测影像中的云层,并利用太阳角度信息,判定云阴影区域,得到云层和云阴影的二值图。再对影像进行支持向量值轮廓波变换,利用云层和云阴影二值图生成的选择矩阵,对变换系数进行多层镶嵌,完成云层及云阴影的初去除。对影像镶嵌未能去除的云层及云阴影,通过统计学补偿的方法进行修复。最后重构图像并进行中值滤波实现厚云及云阴影去除。仿真实验表明,该方法能更好地再现云层覆盖区域的地物信息,去云后的图像具有更好的光滑度和清晰度。 相似文献
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一种薄云影响下的遥感影像匀光算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何解决遥感影像的薄云遮挡,是获取高质量的光学遥感影像的一个技术问题。针对单幅光学遥感影像内部所产生的色彩不均匀现象,分析了薄云影响下的遥感影像成像机理及影像特点,提出了基于HSV变换和小波域增强的薄云影像匀光算法。用两颗不同的卫星遥感影像数据进行了实验和分析,并与两种传统匀光算法进行比较,证明该算法能有效去除光学遥感影像中薄云的影响,并改善影像质量,匀光效果优于传统算法。 相似文献
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遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu... 相似文献
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云检测是气象卫星各类定量遥感产品的基础,无论是以云图为基础的天气分析还是以去云为前提的各类大气和地表参数反演、沙尘火情等灾害检测,都需要对遥感影像中的云进行准确识别,尤其是薄云和云边缘等细节识别。针对静止气象卫星(以Himawari-8为例)精细化云检测,本文提出了一种基于多尺度视网膜图像增强的动态云检测算法。该算法基于云层与背景信息辐射特征不同的原理,构建可见光和红外波段的晴空辐射背景场,通过多尺度图像增强和最大类间差方法对辐射差值进行云细节信息的增强和提取。利用2021-2022年的75景MODIS云检测产品作为验证数据进行算法精度验证,整体上算法精度达到91.13%,召回率为94.02%,精确率为86.71%,有较强的适用性和稳健性,且已经较好地支撑了近两年的定量遥感产品业务化应用。 相似文献
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薄云覆盖遥感图像使图像上的地物信息模糊。本文给出了一种融合引导滤波和迁移学习的薄云图像中地物信息恢复算法。首先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对薄云目标图像和无云引导图像进行多分辨率分解,再对分解后的低频子带分别进行支持向量引导滤波和迁移学习,对分解后的高频子带利用修正的Laine增强函数进行增强,然后应用基于区域能量的选择和加权相结合的方法对引导滤波输出和迁移学习模型预测的低频子带进行融合,最后对增强后的高频子带和融合后的低频子带进行多方向非抽样对偶树复小波逆变换重构,获得地物信息恢复图像。Landsat-8 OLI多光谱图像的试验结果表明,支持向量引导滤波能够有效保留目标图像的地物细节信息,域自适应的迁移学习能有效扩展可利用的多源多时相遥感图像范围,通过融合引导滤波和迁移学习能有效去除遥感图像上的薄云,获得较好的地物信息恢复效果。 相似文献
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大量城市建筑使得高分影像中含有许多阴影区。这些阴影区在土地利用分类、植被绿度调查等遥感应用中会较大地影响结果精度,降低数据使用效率并增加研究成本。基于同一地物阴影区与临近非阴影区反射率相等这一辐射特征关系,通过建立辐射传输方程,发展了一种新的城市高分遥感影像阴影校正方法 RERB(Reflectance Equality Relationship Based Method)。利用RERB对不同城市(北京和荷兰Enschede)不同高分多光谱影像(Geo Eye-1和Quick Bird)进行阴影校正,并对比分析其与被广泛采用的均值方差变换法MVT(Mean and Variance Transformation)的校正结果,通过定性和定量精度评价发现:(1)RERB能很好地将城市阴影区影像视觉特征(颜色、纹理、色调等)信息恢复到与非阴影区同一水平上;(2)RERB恢复后的阴影区具有丰富的细节信息且在视觉上与临近非阴影区具有良好的一致性;(3)RERB恢复后的城市柏油路面和水泥路面阴影区辐射信息具有较低的误差,可见光-近红外波段的平均误差分别为7%和9%。同时RERB能较好地恢复城市阴影区植被波谱特征信息。 相似文献
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针对云检测在高亮度地表以及雪覆盖区域存在过度检测的问题,设计了一种不依赖热红外波段的增强型多时相云检测EMTCD(Enhanced Multiple Temporal Cloud Detection)算法。首先,利用云的光谱特征建立单时相云检测规则,并基于云、雪的光谱差异构建了增强型云指数ECI(Enhanced Cloud Index),改进了云、雪的区分能力;其次,以同一区域无云影像为参考,基于ECI指数构建了多时相云检测算法,较好地克服了单时相云检测中高亮度地表、雪和云容易混淆的问题,提高了云检测的精度;最后,选择两个典型区域的Landsat-8 OLI影像,对比分析了不同算法的云检测结果。实验结果表明:ECI指数能够有效区分云、雪,EMTCD方法的平均检测精度达到93.2%,高于Fmask(Function of mask)(81.85%)、MTCD(Multi-Temporal Cloud Detection)(66.14%)和Landsat-8地表反射率产品LaSRC(Landsat-8 Surface Reflectance Code)的云检测结果(86.3%)。因此,本文提出的EMTCD云检测算法能够有效地减少高亮度地表和雪的干扰,实现不依赖热红外波段的高精度云检测。 相似文献
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云噪声是光学卫星影像的常见问题,为了衡量云噪声对影像融合带来的影响,本文以高通滤波融合算法为例进行分析,指出云与地物的均值相差越大,云对影像融合的影响越大,并提出了一种针对含云影像的融合方法,即联合云检测与高通滤波的含云影像融合方法。该方法首先利用NIR/R-OTSU云检测算法实时进行云检测,判别出影像中的云覆盖区域;其次采用局部优化策略利用高通滤波融合方法分块对非云区域进行处理,得到融合影像。利用资源三号多光谱和正视全色影像进行融合实验,结果表明,本文算法比高通滤波融合方法、亮度色度饱和度(intensity hue saturation,IHS)变换融合方法、Pansharp融合方法更适用于含云影像的融合处理。 相似文献
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Clouds are obstructions for land-surface observation, which result in the regional information being blurred or even lost. Thin clouds are transparent, and images of regions covered by thin clouds contain information about both the atmosphere and the ground. Therefore, thin cloud removal is a challenging task as the ground information is easily affected when the thin cloud removal is performed. An efficient and effective thin cloud removal method is proposed for visible remote sensing images in this paper, with the aim being to remove the thin clouds and also restore the ground information. Since thin cloud is considered as low-frequency information, the proposed method is based on the classic homomorphic filter and is executed in the frequency domain. The optimal cut-off frequency for each channel is determined semi-automatically. In order to preserve the clear pixels and ensure the high fidelity of the result, cloudy pixels are detected and handled separately. As a particular kind of low-frequency information, cloud-free water surfaces are specially treated and corrected. Since only cloudy pixels are involved in the calculation, the method is highly efficient and is suited for large remote sensing scenes. Scenes including different land-cover types were selected to validate the proposed method, and a comparison analysis with other methods was also performed. The experimental results confirm that the proposed method is effective in correcting thin cloud contaminated images while preserving the true spectral information. 相似文献
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A general method has been proposed recently for the contextual reconstruction of cloud-contaminated areas in multitemporal multispectral images. It is based on the idea of making the prediction process learn from information available in the cloud-free neighborhood of contaminated areas. Though promising, this method does not fully exploit all available information, thus leaving room for further methodological enhancements. This letter presents a postreconstruction methodology for improving the contextual reconstruction process by opportunely capturing spatial and spectral correlations characterizing the considered image. In addition, we propose a solution to a problem that has not yet been addressed in the remote sensing literature, i.e., the generation of an error map beside the reconstructed images to provide end-users with helpful indications about reconstruction reliability. Thorough experiments conducted on a multitemporal sequence of Landsat-7 ETM+ images are reported and discussed. 相似文献
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首先,对参考影像和待去云影像上的云覆盖区域进行检测和掩膜;然后,对掩膜后的参考影像进行ISODATA聚类,并建立各个类别参考影像到待去云影像灰度值的线性回归方程;再对待去云影像上的云覆盖区域,依据参考影像上的灰度值进行最小距离方法分类,划分到聚类形成的各个类别之中;最后,依据各个类别回归方程进行灰度值预测。实验结果表明,所提方法能够进行云区的检测和去除,预测精度相比传统方法有较大提高。 相似文献