卫星遥感影像信息缺失检测

发布时间：2021-11-19 19:24

　　随着国产卫星在轨服役时间变长,卫星传感器部件老化导致成像系统拍摄的遥感影像上存在信息缺失,需要在影像生产前对其进行剔除或处理。本文提出了自动化遥感影像信息缺失检测方法,针对国产卫星遥感影像中的横向条带、纵向条带、局部像元信息缺失和图像波段异常4种情况进行检测。实验结果表明,该方法检测精度较高,作为生产预处理的一个环节,可以过滤大量无法满足应用需求的影像,提高影像生产效率。 

【文章来源】：测绘与空间地理信息. 2020,43(07)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

行均值折线图

当列均值梯度满足gradj>10时影像被判断为信息缺失。如图2(b）所示，这幅影像是资源三号02星在2018年4月22日拍摄的全色2.1 m的高分辨率卫星影像。这幅卫星遥感影像共24 531列，经过本策略检测得出，从7 969列开始，影像出现信息缺失。1.2 局部异常检测

故可以对该像素值对应的像素个数设置阈值，检测影像局部异常噪声。式中，countVcon、countVrow分别为行和列方向连续为x的像元个数，Length为地面实际距离，此处取阈值100,GSD为影像分辨率，单位为m。当countVcon满足以上条件时，则判断该影像是信息缺失的。如图4(a）所示，这幅影像是资源三号01星在2017年12月2日拍摄的，传感器类型为NAD，是全色2.1 m的高分辨率卫星影像。这幅卫星遥感影像共24 531行，24 574列，经过本策略检测得出，从第12 314行、10 958列开始，影像出现信息缺失。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Landsat-7影像的缺行修复算法对比分析[J]. 邹瑄,原凯敏.  地理空间信息. 2014(06)
[2]Terra MODIS数据28波段影像条带噪声去除方法[J]. 姜湾,沈焕锋,曾超,张良培,张洪艳,刘欣鑫.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)
[3]GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复[J]. 陈仁喜,李鑫慧.  武汉大学学报(信息科学版). 2008(05)

博士论文
[1]光学遥感图像质量提升及评价技术研究[D]. 崔光茫.浙江大学 2016

硕士论文
[1]风云中分辨率数据电磁干扰检测方法研究[D]. 刘少杰.电子科技大学 2018



本文编号：3505701