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题名基于类内拟合的遥感影像薄云雾校正方法
被引量：3
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作者
张弛
姜红涛
谢成
赖少川
沈焕锋
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机构
广州市城市规划勘测设计研究院
仲恺农业工程学院
国家石油天然气管网集团公司华南分公司
武汉大学资源与环境科学学院
地球空间信息技术协同创新中心
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第5期1092-1099,共8页
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基金
成品油管道巡线无人机影像的质量改善技术研究与应用(30251731⁃19⁃ZC0607⁃0024)。
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文摘
光学遥感观测极易受到云雾影响,降低数据质量并限制其后续应用潜力。由此,提出了一种基于类内拟合的遥感影像薄云雾校正方法。首先,利用滑动窗口逐波段地搜索局部最小值,称之为暗目标,通过拟合不同波段的暗目标样本估计出薄云雾辐射的相关性。基于此,联合云雾波段相关性与成像模型,生成不含云雾干扰的合成假彩色影像,利用K均值分类自动得到地表覆被类型。利用地类信息,进一步选取晴空区像元获取不同地类在不同波段对间的线性关系。最后,将上述两种线性关系进行联立,求解出各地表类型在不同波段上的值,从而完成影像校正。通过模拟与真实实验对方法有效性和场景适用性进行测试,并从定性目视与定量评估两方面对结果进行检验。实验结果表明:提出方法可有效去除薄云雾干扰,适用于不同地表覆被类型场景,获得高光谱保真的校正地表。
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关键词
薄云雾校正
类内拟合
可见光影像
暗目标法
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Keywords
Thin cloud removal
intra-class linear regression
Visible remote sensing images
Dark object searching
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
TP75
[天文地球—测绘科学与技术]
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