Landsat遥感图像云检测及薄云去除的研究

发布时间：2017-12-01 18:11

  本文关键词：Landsat遥感图像云检测及薄云去除的研究

  更多相关文章： 遥感图像 云检测 人工神经网络 小波变换

【摘要】：卫星遥感技术在地球资源,农林业,自然灾害监测等领域发挥了重要的作用。在卫星遥感图像使用的过程中,云的存在严重影响遥感图像的应用。因此,云检测和去除对于遥感图像的使用有重大意义。因此本文基于Landsat遥感影像数据来进行云检测以及薄云去除的相关方面的研究和分析。本文首先介绍了云检测以及云去除的现实意义,总结分析了国内外的各种各样类型的云检测以及云去除算法,并对Landsat的卫星遥感图像进行了介绍。介绍了遥感数据的预处理过程,并对各种地物以及云的光谱特性进行了讨论。其中针对ACCA以及最大类间(OTSU)云检测算法做了深入的分析。人工神经网络是一种模拟大脑神经元的网络结构。其广泛应用于模式识别,函数逼近等多种领域,具有十分强大的学习功能。由于ACCA算法本身对某些种类的云的检测精度很低。因此利用人工神经网络的强学习能力,使用ACCA和人工神经网络相结合的算法来进行云检测。其中本文使用了3种人工神经网络,包括反向传播(BP)神经网络,径向基函数(RBF)神经网络和概率神经网络(PNN)。将ACCA分别与这三种人工神经网络相结合,并与单纯的ACCA算法进行对比,通过实验对比分析,ACCA算法与人工神经网络相结合对比单纯的ACCA算法具有一定的优势。在薄云去除方面,本文研究了小波变换的原理。对其在计算机中所用的算法mallat算法以及二维mallat算法进行了详细分析。同时也对第二代小波变换即提升小波的原理进行了讨论。根据提升小波的原理,将提升小波变换引入去云领域。通过将提升小波变换去云与传统小波变换去云的实验,发现提升小波变换去云的运算速度相比传统小波变换有极大的提高。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

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本文编号：1241979