【摘要】：遙感圖像的輻射歸一化處理,也可以稱為光譜對(duì)齊,是一種通過光譜變換的手段對(duì)多源、多時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)光譜進(jìn)行調(diào)整,使其具有良好的輻射一致性的方法。由于外部原因造成的圖像間輻射差異以及植被等地物自然變化導(dǎo)致的季相差異給變化檢測(cè)帶來嚴(yán)重干擾。因此,如何消除這類異常造成的干擾,是多源、大區(qū)域和時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)變化檢測(cè)的處理和分析中亟待解決的問題之一,也是其首要工作。目前已有大量學(xué)者提出了很多快速、簡(jiǎn)單、有效的輻射歸一化方法,本文對(duì)其進(jìn)行了總結(jié)和歸納,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有方法中仍存在一定的不足和局限性,主要表現(xiàn)在:現(xiàn)有方法大多基于線性假設(shè),這只是一種近似的線性關(guān)系;對(duì)目標(biāo)圖像有嚴(yán)格的約束條件,如要求目標(biāo)圖像和參考圖像時(shí)相非常相近,大大限制了相對(duì)輻射歸一化的應(yīng)用;輻射歸一化的研究大多集中于不變點(diǎn)的選取,選取不變點(diǎn)之后的擬合方法較少;只考慮偽不變點(diǎn)的歸一化,對(duì)于規(guī)律性的光譜變化不能進(jìn)行歸一化,如地物自然生長(zhǎng)造成的季相變化;現(xiàn)有的基于非線性方法對(duì)圖像進(jìn)行輻射歸一化研究較少,無法真正應(yīng)用于實(shí)際工程中。針對(duì)上述問題,本文以一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法——核典型相關(guān)分析為基礎(chǔ),針對(duì)寬譜高分一號(hào)衛(wèi)星的輻射歸一化問題進(jìn)行了深入研究,并將其與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較與分析,最后將其應(yīng)用于云檢測(cè)與修補(bǔ)過程。本文的主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾點(diǎn):(1)提出了改進(jìn)的基于典型相關(guān)分析的輻射歸一化方法。該方法旨在解決現(xiàn)有的基于典型相關(guān)分析提取的偽不變點(diǎn)中的“噪聲點(diǎn)”對(duì)歸一化方程擬合造成干擾的問題,提出一種基于Ransac穩(wěn)健回歸的擬合方法,減小提取的不變點(diǎn)中的“噪聲點(diǎn)”對(duì)于輻射歸一化結(jié)果的影響,提高斜率和截距的準(zhǔn)確度,消除圖像間由于外界因素影響造成的整體輻射差異,使輻射歸一化結(jié)果更準(zhǔn)確。(2)提出了基于核典型相關(guān)分析的輻射歸一化方法。利用典型相關(guān)分析在核空間內(nèi)的多元分析能力,提取目標(biāo)圖像與參考圖像之間的非線性關(guān)系,并對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行歸一化處理�；诤说湫拖嚓P(guān)分析的輻射歸一化結(jié)果可以保持每個(gè)圖像對(duì)之間更好的相似性和更高的相關(guān)性,并且有效避免顏色差異的傳遞。該方法不僅建立了多幅圖像間的公共輻射尺度或參考,保證了上述實(shí)驗(yàn)圖像間的輻射一致性。對(duì)圖像間整體輻射差異進(jìn)行歸一化處理的同時(shí),也消除了由于圖像間時(shí)相變化,地物自然生長(zhǎng)導(dǎo)致的規(guī)律性輻射季相差異,增強(qiáng)我們感興趣的光譜變化。該方法快速簡(jiǎn)單,對(duì)目標(biāo)處理圖像與參考圖像的時(shí)相差異沒有嚴(yán)格的約束條件,不需要任何輔助數(shù)據(jù),是一個(gè)非常完善的輻射預(yù)處理方法,為寬譜高分一號(hào)衛(wèi)星更好的應(yīng)用于變化檢測(cè),土地利用,土地覆蓋變化檢測(cè)等領(lǐng)域提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)做重大鋪墊。(3)提出了基于核典型相關(guān)分析的云檢測(cè)方法。本文將輻射歸一化與變化檢測(cè)相結(jié)合,提出一種多幅圖像的自動(dòng)、快速的云檢測(cè)與修補(bǔ)算法,作為基于核典型相關(guān)分析的輻射歸一化處理的具體應(yīng)用。該方法充分利用核典型相關(guān)分析方法進(jìn)行圖像分析的特性,分別提取圖像中的不變點(diǎn)和變化點(diǎn)。利用提取的不變點(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行輻射歸一化處理,并協(xié)同利用歸一化結(jié)果與變化點(diǎn)進(jìn)行云的檢測(cè),生成云腌膜。最后利用再次利用歸一化結(jié)果對(duì)云像素進(jìn)行修補(bǔ),得到完成的去云后的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能能夠有效地應(yīng)用于云檢測(cè)與修補(bǔ)過程中,避免高亮地表的干擾,得到準(zhǔn)確的云腌膜以及輻射一致性較好的云修補(bǔ)產(chǎn)品。這也是一個(gè)將核典型相關(guān)分析方法引入到輻射歸一化處理中的效果顯著的應(yīng)用。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP751
【圖文】：

(d) (e) (f)圖 2.1 實(shí)驗(yàn)所采用的原始 GF-1 數(shù)據(jù)圖實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括輻射校準(zhǔn)，正射校正和圖像配準(zhǔn)。這里輻射定標(biāo)將DN 值轉(zhuǎn)換為大氣層頂反射率（TOA）。 2013 年 10 月 2 日獲取的高分一號(hào)圖像無云，且具有良好的視野。該圖像和其他圖像之間有明顯的季相差異。因此被選為幾何空間和輻射空間的參考圖像。 首先以該圖像為參考，將其他實(shí)驗(yàn)圖像幾何校正到該圖像，然后分別對(duì)這些圖像進(jìn)行處理，運(yùn)用典型相關(guān)分析方法提取偽不變點(diǎn)。典型相關(guān)分析提取偽不變點(diǎn)算法只需要人工設(shè)置一個(gè) 參數(shù)，此處設(shè)置其為 0.99。利用 2.1.1 部分介紹的算法提取偽不變點(diǎn)結(jié)果如下圖 2.2 所示，其中黑色像素點(diǎn)為該算法提取的為不變點(diǎn)。

(d) (e)圖 2.2 基于典型相關(guān)分析方法提取的線性不變點(diǎn)分布圖取的偽不變點(diǎn)個(gè)數(shù)分別為：2432，2382，1014，2074 和 1069。主上固定地物類別處，如道路、人工建筑物等。一步是基于上述不變點(diǎn)在目標(biāo)圖像和參考圖像上像素值間的對(duì)應(yīng)關(guān)Ransac 穩(wěn)健回歸方法擬合回歸方程，求解得到的線性方程用于目標(biāo)，得到的回歸系數(shù)如下表所示。觀察表中擬合系數(shù)可發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)圖的時(shí)相差異越大，得到的擬合一次項(xiàng)系數(shù)越大，即擬合直線的斜率標(biāo)圖像和參考圖像間時(shí)間跨度越大，圖像不變點(diǎn)間的線性效應(yīng)的影表 2.2 基于典型相關(guān)分析法的線性擬合系數(shù)表

(a) (b) (c) (d)圖 2.4 實(shí)驗(yàn)圖像 4 個(gè)波段的擬合直線圖(a) (b) (c) (d) (e)(f) (g) (h) (i) (j)原始圖像結(jié)果圖像Image0330 Image0403 Image0705 Image0717 Image1214圖 2.5 基于 Ransac 穩(wěn)健回歸的輻射歸一化結(jié)果圖依據(jù)基于上述 Ransac 穩(wěn)健回歸擬合得到的直線方程分別對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行線

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本文編號(hào)：2778408