本文關鍵詞：Landsat遙感圖像云檢測及薄云去除的研究

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【摘要】：衛(wèi)星遙感技術在地球資源,農(nóng)林業(yè),自然災害監(jiān)測等領域發(fā)揮了重要的作用。在衛(wèi)星遙感圖像使用的過程中,云的存在嚴重影響遙感圖像的應用。因此,云檢測和去除對于遙感圖像的使用有重大意義。因此本文基于Landsat遙感影像數(shù)據(jù)來進行云檢測以及薄云去除的相關方面的研究和分析。本文首先介紹了云檢測以及云去除的現(xiàn)實意義,總結分析了國內(nèi)外的各種各樣類型的云檢測以及云去除算法,并對Landsat的衛(wèi)星遙感圖像進行了介紹。介紹了遙感數(shù)據(jù)的預處理過程,并對各種地物以及云的光譜特性進行了討論。其中針對ACCA以及最大類間(OTSU)云檢測算法做了深入的分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬大腦神經(jīng)元的網(wǎng)絡結構。其廣泛應用于模式識別,函數(shù)逼近等多種領域,具有十分強大的學習功能。由于ACCA算法本身對某些種類的云的檢測精度很低。因此利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的強學習能力,使用ACCA和人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的算法來進行云檢測。其中本文使用了3種人工神經(jīng)網(wǎng)絡,包括反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡,徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(PNN)。將ACCA分別與這三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合,并與單純的ACCA算法進行對比,通過實驗對比分析,ACCA算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合對比單純的ACCA算法具有一定的優(yōu)勢。在薄云去除方面,本文研究了小波變換的原理。對其在計算機中所用的算法mallat算法以及二維mallat算法進行了詳細分析。同時也對第二代小波變換即提升小波的原理進行了討論。根據(jù)提升小波的原理,將提升小波變換引入去云領域。通過將提升小波變換去云與傳統(tǒng)小波變換去云的實驗,發(fā)現(xiàn)提升小波變換去云的運算速度相比傳統(tǒng)小波變換有極大的提高。
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP751

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本文編號：1241979