遥感影像去云方法
遥感影像去除云的方法
遥感影像去除云的方法【摘要】：随着遥感技术的迅速发展,高分辨率遥感影像的应用越来越广泛,但它也极易受到气候因素的影响,云层遮挡就是影响之一。
去云不仅是遥感影像进行准确解译的基础,也是增强遥感数据有效性、可用性的重要途径,故遥感影像去云具有十分重要的实际意义。
本文在总结常用去云方法基础上,对遥感影像薄云去除方法从图像处理角度进行了深入研究,对遥感影像厚云处理方法亦进行了探讨并改进。
论文主要研究内容及结论如下: 1、总结常用去云方法,得到去除薄云的基本思路,为后续研究奠定基础。
2、对常用遥感影像去薄云的方法分区域处理,并探讨直方图匹配的改进,实验证明改进方法去云效果更为理想。
3、利用数学形态学中闭开运算的滤波性质,将数学形态学引入遥感影像薄云处理中。
将多结构元素数学形态学应用到去薄云中,深入的探讨了不同结构元素在去云中的作用;在传统的分通道处理和基于HIS变换处理的基础上,引入数学形态学处理彩色遥感影像的薄云。
研究表明,数学形态学方法去除影像薄云可行有效,在合理选取结构元素的条件下,处理效果优于传统方法。
4、在现有影像厚云去除方法基础上,探讨并实现了基于影像匹配的厚云去除方法。
采用同一地区的航片IKONOS影像上的厚云遮挡区域进行替换修补实验,实验证明该算法可以实现高分辨率遥感影像厚云区域的影像修复,直方图匹配及接缝处理后可以达到理想的修补视觉效果。
5、引入平均灰度、标准差、熵值、峰值信噪比和平均绝对偏差等指标对薄云去除后的影像进行统计分析评价。
比较各项指标可知,广义多结构元素方法能够较好地保持影像细节信息,去薄云处理效果最好;处理彩色遥感影像薄云时,分通道处理方法优于HIS变换方法。
，关键字：遥感影像去云图像处理同态滤波一．实习内容去除遥感影像lainer.img中的云层二．实习目的遥感成像过程极易受云雾的影响，遥感图像中被云雾遮盖的区域直接影响了图像的图像信息的判读，分析和使用，使得图像的有效利用率降低，因此，研究如何有效地减少或消除云雾的影响，对于提高遥感图像的利用率具有重要的现实意义和经济意义。
gee遥感影像去云处理步骤
gee遥感影像去云处理步骤以GEE遥感影像去云处理步骤为标题，写一篇文章：一、简介GEE（Google Earth Engine）是由谷歌公司开发的一款基于云计算平台的遥感影像处理工具。
在遥感影像处理中，云是一个常见的干扰因素，会影响到图像的质量和可用性。
因此，去除云影响是遥感影像处理中的重要步骤之一。
本文将介绍使用GEE进行遥感影像去云处理的步骤。
二、数据准备在进行遥感影像去云处理之前，首先需要准备待处理的遥感影像数据。
通过GEE平台，可以方便地获取全球范围内的高分辨率遥感影像数据。
用户可以根据自己的需求选择合适的遥感影像数据。
三、区域选择在进行遥感影像去云处理之前，需要选择感兴趣的区域。
用户可以通过GEE平台提供的地图工具，在全球范围内进行区域选择。
选择合适的区域可以提高后续的处理效果。
四、云检测云检测是遥感影像去云处理的关键步骤之一。
GEE平台提供了多种云检测算法，用户可以根据自己的需求选择合适的算法。
常用的云检测算法包括阈值法、光谱指数法和机器学习法等。
通过对遥感影像进行云检测，可以得到每个像素点的云掩膜。
五、云修复云修复是指根据云掩膜对遥感影像进行修复，填补云缺失的像素值。
GEE平台提供了多种云修复算法，常用的有插值法和时序插值法等。
通过对云掩膜进行像素级别的云修复，可以恢复云缺失的像素值，提高遥感影像的质量。
六、质量评估在进行遥感影像去云处理之后，需要对处理后的影像质量进行评估。
常用的质量评估指标包括信噪比、均方根误差和相关系数等。
通过对处理后的影像进行质量评估，可以判断去云处理的效果是否达到预期。
七、结果导出在完成遥感影像去云处理之后，可以将处理结果导出为常见的遥感影像格式，如GeoTIFF或ENVI格式。
用户可以选择合适的导出参数，如分辨率和坐标系等。
导出后的遥感影像可以用于后续的分析和应用。
八、应用案例遥感影像去云处理在农业、森林资源管理和环境监测等领域具有广泛的应用价值。
例如，在农业领域，可以利用去云处理后的遥感影像对农田的生长情况进行监测和分析，实现精准农业管理。
一种遥感多光谱图像去云雾方法
一种遥感多光谱图像去云雾方法
方法思想：将基于暗通道先验的图像去雾模型改进后应用到遥感多光谱去云雾中。
根据图像暗通道先验知识，推导出遥感多光谱图像的暗通道先验描述式，给出大气成分值和透射率计算公式，以及遥感多光谱图像的云雾去除公式，计算得到还原后的各波段图像。
遥感多光谱图像去雾算法：
设大小为m*n 的遥感多光谱图像具有s 个波段，可表示为s 维矢量矩阵：
n m y x f y x F *)],([),(=
其第q 个波段对应的灰度图像为：
n m q q y x q y x F *)],([),(=
其中为像元（x ，y ）在q 波段的灰度值，将图像退化模型从三通道扩展到多通道遥感多光谱影像可得：
F F F F A y x t y x J y x t y x F )),(1(),(),(),(-+= 式中为遥感多光谱图像大气透射率，为遥感多光谱图像大气光成分值。
表示不含云雾干扰的遥感多光谱图像。
可得遥感多光谱的暗通道图像为：
遥感多光谱图像大气成分值为：
),(y x q q ),(y x t F F A ),(y x J
F
遥感多光谱图像的大气透光率为：
去云雾干扰后得到的遥感多光谱各波段图像为:
算法流程图：
实验结果：
实验数据：具有5个波段的中巴资源卫星CBERS-02 CCD多光谱图像设置邻域半径h=15，常数
=0.95.
F
参考文献：王荔霞, 谢维信, 李利勇,等. 一种遥感多光谱图像去云雾方法[J]. 深圳大学学报(理工版), 2013, 30(6):592-597.。
遥感影像云检测和去除方法综述
遥感影像云检测和去除方法综述遥感影像在现代地理信息系统（GIS）和环境研究中扮演着重要的角色。
然而，由于气候条件、传感器限制或技术问题等原因，遥感影像中常常存在云遮挡。
云遮挡会影响影像的质量，降低地物提取和分析的精度。
因此，对遥感影像进行云检测和去除是非常必要的。
本文将综述当前常用的遥感影像云检测和去除方法，并讨论它们的优缺点。
不同的方法可以分为基于光学遥感和基于雷达遥感两类。
一、基于光学遥感的云检测和去除方法1. 阈值法阈值法是最简单和常用的云检测方法之一。
它基于云的光谱特征，将云像元与非云像元分离。
通过选择适当的阈值，可以实现较好的云检测效果。
然而，由于光照条件和云的形状、纹理等因素的影响，阈值法在某些情况下存在误检和漏检的问题。
2. 纹理分析法纹理分析法利用图像中的纹理信息，通过计算纹理特征来识别云。
它可以有效地区分云与非云区域，并能够应对光照变化和云的形状变化。
但是，纹理分析法对云的覆盖程度要求较高，且计算复杂度较高。
3. 多时相法多时相法通过比较不同时间点的遥感影像，利用云的运动特征来检测云。
它可以较好地处理云的变化和遮挡问题，但需要多个时间点的影像数据，并且对云的运动速度有一定要求。
二、基于雷达遥感的云检测和去除方法1. 激光雷达法激光雷达法利用激光雷达的主动传感器特性，通过发送激光脉冲并接收反射回来的信号，来获取地物的高程信息。
由于激光雷达可以穿透云层，因此可以有效地检测云并进行去除。
然而，激光雷达数据的获取成本较高，限制了其在大规模地表覆盖的应用。
2. 合成孔径雷达（SAR）法合成孔径雷达（SAR）法是一种常用的雷达遥感云检测和去除方法。
它通过接收地面散射信号来获取地物信息。
由于雷达波长较长，可以穿透云层，因此可以实现较好的云检测和去除效果。
然而，雷达像元的分辨率相对较低，影像细节信息较少。
综上所述，遥感影像云检测和去除是遥感数据处理中的重要环节。
基于光学遥感和基于雷达遥感的方法各有优点和局限性。
遥感图像去云算法研究
遥感图像去云算法研究由于在遥感成像的区域中存在云的影响，从遥感图像中无法获取有云区域中的详细信息，因此对遥感图像的去云技术研究成为图像增强领域的研究热点。
文章基于小波变换理论的遥感图像增强，提出一种基于中值滤波和小波分析结合运用于遥感图像增强的新算法。
在计算机自动实现和用户交互实现时，将小波工具引入到云层提取、处理的过程中来，实现从单幅图像中去除薄云，改善效果而不增加其他副作用。
对比遥感图像原图的直方图和增强后的直方图，经过新算法处理后图像均值变低，平均灰度降低。
结果表明：该算法在去噪的同时能保留大量的图像边缘细节等重要信息，具有非常好的去噪效果。
标签：遥感图像；滤波；小波变换；去云；中值滤波；去噪Abstract：Because of the influence of cloud in the remote sensing image region，it is impossible to obtain the detailed information of the cloud region from the remote sensing image，so the research on cloud removal technology of remote sensing image has become a research hotspot in the field of image enhancement. Based on wavelet transform theory，a new algorithm for remote sensing image enhancement based on median filtering and wavelet analysis is proposed in this paper. When the interaction between computer and user is implemented，wavelet tools are introduced into the process of cloud extraction and processing to remove thin clouds from a single image and improve the effect without increasing other side effects. Compared with the original histogram of remote sensing image and the enhanced histogram，the average value of image is lower and the average gray level is lower after the new algorithm processing. The results show that the algorithm can retain a lot of important information such as image edge details while denoising，and has a very good denoising effect.Keywords：remote sensing image；filtering；wavelet transformation；cloud removing；median filtering；denoising遥感利用传感器远距离量测一个目标或地理区域的电磁辐射，然后利用数学和统计的方法从数据中提取有价值的信息。
基于蒙特卡洛方法的卫星遥感图像去云技术研究
基于蒙特卡洛方法的卫星遥感图像去云技术研究随着遥感技术的不断发展，卫星遥感图像已经成为了现代科技应用的重要工具。
然而，在获取卫星遥感图像时，由于气候等原因，常常会出现云覆盖的情况，这对于数据分析、地图制作等科技应用带来了很大的困扰。
因此，研究如何从云覆盖的卫星遥感图像中准确地提取信息，是当前遥感技术研究的热点之一。
本文将探讨一种基于蒙特卡洛方法的卫星遥感图像去云技术。
一、卫星遥感图像去云研究的意义随着遥感信息的广泛应用，我们发现云覆盖并不是一件小事。
卫星遥感图像云覆盖率高，使得图像中的有用信息被遮挡，给科技应用带来巨大的困扰。
比如，无法进行精准的地图制作、无法准确分析农作物生长状况等。
这些问题限制了遥感信息的应用场景，也限制了我们的科技发展。
因此，研究如何对卫星遥感图像进行去云处理，提高遥感信息的利用率，是非常有意义且迫切需要的。
去云技术能够恢复遮挡的信息，使得遥感图像的信息更加准确、真实、细致，为科技应用提供更高的支撑。
而目前，基于蒙特卡洛方法的去云技术已经成为了行业内的一种有效方法。
二、蒙特卡洛方法介绍蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）源于20世纪40年代，是指以概率统计理论为基础，利用计算机模拟大量的随机抽样来解决问题的方法。
蒙特卡洛方法不需要求出解析或数值精确解，而是通过模拟得到随机变量的统计规律。
蒙特卡洛方法的优势在于它可以处理各种复杂的问题，尤其是对于难以求解的高维问题，蒙特卡洛方法具有很大的优势。
在遥感图像去云领域，蒙特卡洛方法是一种前沿的技术，能够有效地从云覆盖的卫星遥感图像中提取信息。
三、基于蒙特卡洛方法的卫星遥感图像去云技术基于蒙特卡洛方法的卫星遥感图像去云技术主要分为以下几个步骤：第一步，选择合适的云检测算法（Cloud Detection Algorithm）。
云检测算法是指在卫星遥感图像中，通过对云、雪、大气等因素的分析，将遥感图像中的云膜和其他遮挡物识别出来。
遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究
遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究第一章引言遥感技术是一种通过无需接触被测目标，利用能传播在空间中的电磁波进行观测、获取和记录地球和其他天体物体信息的技术。
遥感图像是遥感数据处理和分析的基础，然而，由于云和雾的存在，高分辨率遥感图像中的目标信息常常被掩盖或模糊化。
因此，高分辨率图像去云与去雾技术的研究具有重要的实际意义。
第二章高分辨率图像去云技术研究2.1 云检测与分割云检测与分割是高分辨率图像去云的第一步，通过对图像中的云区域进行检测和划分，可以准确提取出其他地物信息。
传统的云检测方法包括阈值分割、谱特征分析和纹理特征提取等，而基于深度学习的方法（如卷积神经网络）在云检测方面表现出更好的效果。
2.2 云补偿与填充云补偿与填充是针对云区域的处理方法，旨在通过利用周围无云区域的信息来还原云掩盖的地物信息。
常用的云补偿与填充方法包括基于像素相似性的插值方法和基于图像分解的方法，如小波变换和低秩矩阵重建等。
2.3 云去除与恢复云去除与恢复是通过对云区域进行处理，从而使图像中的地物信息更加清晰和真实。
常用的云去除与恢复方法包括传统的多时相合成方法和基于机器学习的方法，如随机森林和支持向量机等。
2.4 云降噪与增强云降噪与增强是为了减少云区域中的噪声，并增强云区域的边缘和纹理等细节信息。
常见的云降噪与增强方法包括基于滤波的方法和基于边缘保留的方法，如双边滤波和非局部均值滤波等。
第三章高分辨率图像去雾技术研究3.1 雾图像恢复模型雾图像恢复模型是去雾技术的关键，其主要目标是从有雾图像中还原出真实的无雾图像。
常见的雾图像恢复模型包括传统的暗通道先验模型和最小二乘模型，以及基于深度学习的模型，如卷积神经网络和生成对抗网络等。
3.2 雾图像去噪与增强雾图像经常伴随着噪声和细节丢失的问题，因此，去噪与增强是雾图像处理中必不可少的步骤。
传统的去噪与增强方法包括基于小波变换和图像分析的方法，而基于深度学习的方法则能够进行更精确的去噪与增强。
高分辨率卫星影像云检测及云去除算法研究
高分辨率卫星影像云检测及云去除算法研究
高分辨率卫星影像云检测及云去除是一项重要的遥感图像处理技术，其广泛应用于气象预测、土地利用规划、环境监测等领域。
以下是该领域研究的一些主要算法：
1. 基于阈值的云检测算法：该算法通过设定合适的阈值，将图像中的云勾勒出来。
常用的阈值设定方法包括基于灰度直方图的阈值分割、基于像元灰度值的固定阈值法等。
2. 基于纹理特征的云检测算法：该算法通过提取纹理特征，如纹理方差、纹理熵等，来识别云区域。
一种常见的方法是使用纹理特征与像元灰度值结合进行云检测。
3. 基于光谱特征的云检测算法：该算法通过利用不同波段的光谱信息来进行云检测。
常用的方法有主成分分析法、云指数法等。
4. 基于多尺度分析的云检测算法：该算法通过将图像分解为不同尺度的子图像，然后利用不同尺度下的特征进行云检测。
常用的方法有小波变换、多尺度分割等。
云去除算法则是在云检测的基础上进一步进行的处理，目标是将云区域还原为地物真实信息。
常用的云去除算法包括：
1. 基于图像修复的云去除算法：该算法通过使用图像修复技术，如基于全变差的图像修复、基于局部图像补全的算法等，来填充云区域并还原地物信息。
2. 基于波段融合的云去除算法：该算法通过将不同波段的影像进行融合，如多普勒雷达和红外相机等，来去除云遮挡的影响。
3. 基于时序分析的云去除算法：该算法通过利用时间序列信息，如时间序列聚类、时间序列插值等，来恢复云遮挡下的地物信息。
以上只是一些常见的高分辨率卫星影像云检测及云去除算法，随着遥感技术的发展，还会涌现出更多的算法来解决这一问题。
实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法进行处理。
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遥感影像去除云
一．去除云层的方法
同态滤波法，小波变换，非监督分类
四．遥感影像去除云的具体实施方案
1. 显示原图像lainer.img
2. 对lainer.img进行同态滤波得到lainer-homomorphic影像
同态滤波是运用照度和反射率模型对遥感图像进行滤波处理，常常应用于揭示阴影区域的细节特征。
该方法的基本原理是：减少低频，增加高频，从而锐化图像边缘或细节特征的图像增强方法,一幅影像f(x,y)能被表达成照度分量和反射分量两部分的乘积：f(x,y)=i(x,y)*r(x,y)式中i(x,y) 为照度分量，r(x,y) 为反射分量。
3. 对图像lanier.img进行傅立叶变换
傅里叶变换图像就是把输入的空间域彩色图像转换成频率域，把RGB彩色图像转换成一系列不同频率的二维正弦波傅里叶图像（*.fft）。
4. 低通滤波：消弱图像的高频组分，而让低频组分通过，是图像更加平滑，柔和。
操作如下所示：
5.对lainer-homomorphic影像进行非监督分类
非监督分类的过程及结果如下所示：
6．去除云层处理
一幅图像的照度分量通常表现为空间域的慢变化为特征，而反射分量往往引起突变，特别是在不同物体的连接部分，这些特征导致图像对数的傅里叶变换的低频部分与照射分量相联系，而高频部分与反射分量相联系在一起。
在图像处理过程中我们可以将云雾信息作为照射分量来处理，通过使用同态滤波器减少低频的贡献，而增加高频的贡献来达到云雾去除的效果，其处理流程如下图所示：
F(x,y)→LN→FFT→H(x,y)→∮FFT→exp→u(x,y)
经过同态滤波的方法去除lainer-homomorphic影像的云层遮盖的结果如下所示：
五．结果评价及分析
ERDAS MAGNE遥感图像处理系统，在遥感图像处理上，提供了傅里叶变换，傅里叶逆变换以及傅里叶变换编译器等功能，为实现较
好的去云效果，利用同态滤波云雾去除的模型对图像进行处理。
经处理，有云雾的遥感图像得到了不同程度的去除，图像模糊程度轻，噪声滤除的效果较好。
六．结论
本文从云雾的空域，频域特征进行分析，利用同态滤波处理图像的基本原理和ERDAS MAGNE强大的图像处理建模功
能，对遥感图像中云雾的覆盖进行去除，因此该方法具有一定
的普适性。
从去云的效果来看，薄云去除有时会导致一些信息的丢失，只是由于在高通滤波中，滤去低频成分时，也同时滤掉了一些
有用的信息，为此应该将截止频率取小一些；另外该方法对于
大范围存在薄云的去除效果较好，但对厚云的去除效果不佳，
需要进一步探讨研究。
参考文献：
（1）K enneth R Castkm an数字图像处理【M】北京：电子工业出版社.1998
（2）郭德方遥感图像的计算机处理和模式识别【M】北京：电子工业出版社.
（3）冯春，马建文，戴秦等，一种改进的遥感处理薄云快速去除方法【J】国土资源遥感.2004。