基于對(duì)偶樹復(fù)小波變換和遷移支持向量回歸的遙感圖像薄云去除.pdf

1、衛(wèi)星遙感傳感器獲取的部分遙感圖像由于氣候的原因會(huì)產(chǎn)生不同程度的云覆蓋，大大降低了遙感圖像的利用率、影響其后期處理和應(yīng)用。對(duì)此類遙感圖像進(jìn)行云層去除，能有效提高衛(wèi)星圖像的利用率和可用性，也是遙感圖像預(yù)處理中一個(gè)十分重要的研究方向。
　　本文針對(duì)目前應(yīng)用較為廣泛的陸地(Landsat)系列衛(wèi)星和環(huán)境一號(hào)(HJ-1)系列衛(wèi)星獲取的含薄云遙感圖像，提出了三種有效的薄云去除算法，主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
　　1.闡述了薄云去除研究的

2、目的和意義，介紹了Landsat系列衛(wèi)星和環(huán)境一號(hào)A、B衛(wèi)星成像傳感器的主要參數(shù)，分析了薄云去除算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，以及對(duì)偶樹復(fù)小波變換和支持向量機(jī)理論。
　　2.提出一種基于對(duì)偶樹復(fù)小波變換的遙感圖像薄云去除算法。該算法是將含薄云的遙感圖像進(jìn)行多層對(duì)偶樹復(fù)小波變換，使得低頻系數(shù)中主要為薄云信息，高頻系數(shù)中主要為地物信息。通過對(duì)高頻補(bǔ)償和低頻抑制處理，有效去除遙感圖像中的薄云，恢復(fù)云覆蓋區(qū)域的地面信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效

3、去除薄云且具有較快的運(yùn)算速度。
　　3.提出一種基于多方向?qū)ε紭鋸?fù)小波變換和遷移最小二乘支持向量回歸的遙感圖像薄云去除算法。在對(duì)偶樹復(fù)小波變換基礎(chǔ)上，結(jié)合方向?yàn)V波器組構(gòu)建了多方向?qū)ε紭鋸?fù)小波變換;根據(jù)遷移學(xué)習(xí)及最小二乘支持向量回歸理論構(gòu)建了遷移最小二乘支持向量回歸模型;借助與原始含云圖像同一位置的清晰多源多時(shí)相衛(wèi)星圖像，使用遷移最小二乘支持向量回歸對(duì)原始含云圖像的低頻系數(shù)進(jìn)行填充，原始圖像經(jīng)多方向?qū)ε紭鋸?fù)小波分解后的高頻系數(shù)采用自

4、適應(yīng)增強(qiáng)函數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)，將處理后的高低頻系數(shù)重構(gòu)后獲得清晰無云的圖像，有效地降低了地物信息的損失。
　　4.提出一種基于多方向?qū)ε紭鋸?fù)小波變換和遷移孿生支持向量回歸的遙感圖像薄云去除算法。根據(jù)孿生支持向量機(jī)和遷移學(xué)習(xí)理論構(gòu)建了域自適應(yīng)遷移孿生支持向量回歸模型。由于衛(wèi)星傳感器獲取遙感數(shù)據(jù)具有一定的周期，在獲得的可用同一位置多源多時(shí)相遙感圖像中，地物信息不可避免地會(huì)發(fā)生一些變化，此算法采用基于分類的變化檢測(cè)算法對(duì)原始圖像和多源多時(shí)相圖像