插件修复遥感图像方法
遥感影像处理软件中常见问题的解决方法
遥感影像处理软件中常见问题的解决方法遥感影像处理软件在现代地理信息系统（GIS）和环境管理等领域有着广泛的应用。
然而，使用这些软件处理遥感影像时，我们经常会遇到一些问题。
本文将探讨一些常见问题，并给出解决方法，希望能帮助读者顺利处理遥感影像数据。
一、影像质量问题1. 云层遮挡问题云层遮挡可能导致影像无法准确反映地表信息。
遥感软件通常提供云层检测工具，可以识别云层并自动裁剪。
如果软件没有自带此功能，可以使用图像处理软件，如Adobe Photoshop，手动选择云层并进行裁剪。
2. 影像失真问题有时，遥感影像在传输或处理过程中可能会出现失真。
这可能是由于传感器故障、图像压缩或处理算法等引起的。
解决方法包括重新获取源数据、更改图像压缩参数或尝试不同的处理算法。
二、数据处理问题1. 影像配准问题遥感影像通常需要进行配准，以确保不同影像之间的准确对比。
软件提供了自动配准工具，以及手动调整配准点的功能。
在进行手动配准时，应选择清晰标识并易于识别的地物进行参考，例如道路或建筑物。
2. 影像拼接问题当需要将多个遥感影像拼接成一个大区域时，可能会遇到拼接不准确的问题。
这可能是由于影像质量不匹配、边缘对齐不准确或拼接算法问题引起的。
解决方法包括调整影像质量、更改对齐参数或使用不同的拼接算法来优化拼接结果。
三、数据分析问题1. 影像分类问题影像分类是遥感影像处理中常见的任务之一。
当进行影像分类时，可能会出现像素混淆或误分类的问题。
解决方法包括使用更高分辨率的影像、增加地面控制点以提高分类精度，并使用不同的分类算法进行比较。
2. 特征提取问题遥感影像特征提取是分析地物空间分布和属性的重要方法。
常见的问题包括特征提取不准确或特征提取结果不完整。
解决方法包括调整特征提取算法参数、使用多尺度特征提取方法或结合其他数据源进行验证。
四、数据可视化问题1. 影像显示问题在使用遥感软件进行数据显示时，有时会遇到图像过暗或过亮的问题，导致地物细节无法清晰显示。
无人机遥感图像处理的常见问题及解决方法
无人机遥感图像处理的常见问题及解决方法无人机遥感技术作为一种高效、灵活的数据采集手段，被广泛应用于农业、测绘、环境保护等领域。
在无人机遥感数据处理过程中，常会面临一些问题和挑战。
本文将针对无人机遥感图像处理的常见问题进行探讨，并提出相应的解决方法。
一、图像质量问题及解决方法1.1 噪声问题：由于无人机在飞行过程中可能遭受干扰，导致图像中出现噪声。
这种噪声会影响图像的清晰度和准确性。
解决方法：可以通过图像降噪算法对图像进行处理，例如使用中值滤波或高斯滤波来减少噪声。
此外，可以通过合理设置无人机的曝光时间和ISO等参数来减少图像噪声的产生。
1.2 几何畸变问题：由于无人机摄影设备的失真或地面高程不均匀，导致图像中出现几何畸变，影响图像的精度和准确性。
解决方法：可以使用几何校正算法对图像进行校正，例如使用多项式变换模型或地面控制点来消除几何畸变。
此外，还可以通过细分地面分块处理的方法来提高图像的空间分辨率，减少几何畸变的影响。
二、图像分类问题及解决方法2.1 特征提取问题：无人机遥感图像通常具有较高的空间分辨率和丰富的信息，但如何有效提取图像中的特征仍然是一个挑战。
解决方法：可以利用机器学习和深度学习等方法来提取图像的特征。
例如，可以使用支持向量机（SVM）算法或卷积神经网络（CNN）算法训练分类模型，提取图像的纹理、形状和颜色等特征，从而实现图像的自动分类。
2.2 样本不平衡问题：在无人机遥感图像处理中，不同类别的样本数量可能存在不平衡的情况，导致分类结果的偏差和不准确性。
解决方法：可以采用样本均衡技术来解决样本不平衡问题，例如欠采样、过采样、SMOTE等方法。
此外，还可以通过增加正样本的权重或使用集成学习的方法来提高分类模型对少数类别的识别能力。
三、图像配准问题及解决方法3.1 图像匹配问题：在无人机遥感图像处理中，由于拍摄条件变化、地面变形等因素的影响，不同图像之间存在图像失配的问题，导致图像配准困难。
基于MTFC的遥感图像复原方法
基于MTFC的遥感图像复原方法基于MTFC的遥感图像复原方法的论文摘要：本文提出了一种基于MTFC（Multi-Task Fully Convolutional）的遥感图像复原方法。
该方法使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高遥感图像质量。
该方法在模拟实验中展示了其出色的去噪、去模糊和超分辨率重建效果。
介绍：遥感图像在军事、民用和商业等领域中发挥着重要的作用。
然而，由于遥感图像数据受到许多因素的干扰，如噪声、模糊和低分辨率等，导致图像质量下降。
因此，遥感图像复原是一项重要的任务。
本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法，以提高遥感图像的质量和准确性。
方法：MTFC网络是一种多任务全卷积网络，可以同时执行多个任务。
MTFC网络由一系列卷积层、池化层和上采样层组成，以有效地处理不同的任务。
在该方法中，我们使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务。
通过将MTFC网络与遥感图像复原任务相结合，我们可以有效地提高图像的质量和准确性。
实验：我们对该方法进行了模拟实验，并评估了其对遥感图像进行去噪、去模糊和超分辨率重建的效果。
实验结果表明，该方法能够显著地提高遥感图像的图像质量和准确性。
例如，当我们在噪声密集的情况下复原图像时，所得到的图像质量与原始图像相比得到了显著的提升。
此外，当我们在低分辨率图像上进行超分辨率重建时，所得到的图像质量也得到了显著的提升。
结论：本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法。
该方法可应用于遥感图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高图像的质量和准确性。
该方法的实验表明，MTFC网络可以有效地处理这些任务，并显著地提高图像的质量和准确性。
因此，该方法有望在遥感图像处理中得到广泛应用。
进一步探究：本文提出的基于MTFC的遥感图像复原方法具有优秀的性能，而MTFC网络在这些任务上已经被证明优于其他网络。
MTFC 网络通过对多任务训练，可以学习与图像复原任务相关的特征，并在处理相似任务时共享这些特征。
遥感图像处理软件的使用教程与技巧分享
遥感图像处理软件的使用教程与技巧分享导语：遥感图像处理软件是现代遥感技术的重要工具，能够从卫星或航空平台获取的遥感图像中提取出各种地物和环境信息。
本文将介绍遥感图像处理软件的使用教程与技巧，帮助读者更好地理解和应用这一工具。
一、遥感图像处理软件的基本功能1. 遥感图像查看：通过软件可以打开各类遥感图像文件，如Landsat、Sentinel 等，实现对图像的快速浏览和查看。
2. 遥感图像预处理：对图像进行预处理是使用遥感图像处理软件的第一步，包括图像校正、辐射校正、大气校正等，以保证后续处理的准确性和可靠性。
3. 遥感图像分类：遥感图像分类是遥感图像处理软件的核心功能之一，它可以对图像进行自动或半自动的分类、聚类等分析，在地表覆盖类型提取、资源管理等方面具有广泛应用。
4. 遥感图像变化检测：通过比较不同时刻的遥感图像，可以发现地表特征的变化情况，这对于环境监测、城市规划等具有重要价值。
5. 遥感图像融合：将多个不同波段或不同分辨率的遥感图像融合在一起，可以获得更丰富的信息和更高的图像分辨率。
二、遥感图像处理软件的实际应用1. 农业资源调查与管理：遥感图像处理软件可以通过对农田遥感图像的分类、变化检测等分析，实现对农作物种植面积、生长情况等的遥感监测和评估，为农业资源调查与管理提供科学依据。
2. 自然资源与环境保护：遥感图像处理软件可以对林地、湿地、水体等自然资源进行分类与监测，对环境保护和可持续发展具有重要意义。
比如，通过遥感图像变化检测可以及时发现并监测到森林砍伐、湿地退化等问题。
3. 城市规划与土地利用：遥感图像处理软件可以对城市及周边地区的遥感图像进行分类和分析，提供土地利用类型、建设用地变化等信息，为城市规划和土地管理决策提供依据。
4. 灾害监测与防控：遥感图像处理软件可以通过对地震、洪水、火灾等灾害事件的遥感图像分析，实现灾害监测、评估和预警，为防控工作提供技术支持。
三、遥感图像处理软件的使用技巧1. 选择合适的图像预处理方法：不同的遥感图像具有不同的特点和应用要求，因此在进行图像预处理时，要根据具体情况选择合适的方法，如大气校正模型、辐射校正方法等。
AE中的图像修复与修补方法
AE中的图像修复与修补方法在AE软件中，图像修复和修补是常见的操作，它们可以帮助我们去除图片中的瑕疵、修复损坏的部分或填补缺损。
下面将介绍几种常用的图像修复与修补方法，帮助您更好地处理图像。
1. 克隆修复工具克隆修复工具是AE中最常用的图像修复工具之一。
它可以通过选择一个参考区域，并在其他区域进行复制和粘贴来修复图像上的瑕疵。
使用方法如下：- 打开AE软件，并导入需要修复的图像。
- 在工具栏中选择克隆修复工具。
- 选择一个参考区域，按住Alt键单击选择该区域。
- 将鼠标移到需要修复的区域上，并单击鼠标进行修复。
- 根据需要不断调整参考区域，并继续修复其他区域。
2. 填充工具填充工具在AE中也是常用的图像修复工具之一。
它可以通过选择一个参考区域，并填充到需要修复的区域来修补图像上的瑕疵。
使用方法如下：- 打开AE软件，并导入需要修复的图像。
- 在工具栏中选择填充工具。
- 选择一个参考区域，按住Alt键单击选择该区域。
- 将鼠标移到需要修复的区域上，并单击鼠标进行修复。
- 根据需要不断调整参考区域，并继续修复其他区域。
3. 修复工具修复工具是AE中另一种常用的图像修复工具。
它可以根据选定区域的纹理和颜色信息，自动修复图像上的瑕疵。
使用方法如下：- 打开AE软件，并导入需要修复的图像。
- 在工具栏中选择修复工具。
- 选择一个需要修复的区域，单击鼠标进行修复。
- 根据需要不断调整修复的区域，并继续修复其他区域。
4. 重建工具重建工具是AE中一种高级的图像修复工具，它可以根据选定区域的纹理和颜色信息，自动重建图像上的损坏部分。
使用方法如下：- 打开AE软件，并导入需要修复的图像。
- 在工具栏中选择重建工具。
- 选择一个需要重建的区域，单击鼠标进行重建。
- 根据需要不断调整重建的区域，并继续重建其他区域。
通过上述的图像修复与修补工具，我们可以有效地修复和改善图像中的瑕疵、损坏部分和缺损。
在进行修复和修补的过程中，还需要注意以下几点技巧：- 注意选取合适的参考区域：参考区域的纹理和颜色应与需要修复的区域尽可能接近，这样修复效果会更好。
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法现如今，遥感技术在地球科学、环境保护、城市规划等领域发挥着重要作用。
遥感卫星影像作为遥感数据的主要来源，其处理过程中常常会遇到一些困扰，本文将探讨其中的常见问题及相应解决方法。
1. 影像纠正问题遥感卫星拍摄的影像受到地球自转、地形起伏以及大气等因素的影响，容易产生图像畸变和色差问题。
针对这一问题，可以采用几何校正和辐射校正等方法来进行纠正。
几何校正主要包括地形校正和几何校正。
地形校正主要针对山区等地形复杂情况下产生的图像投影问题，可以通过数字高程模型（DEM）来解决。
几何校正则主要通过地面控制点的选取和几何模型的建立来校正影像的几何形态。
辐射校正则是针对大气影响导致的辐射畸变问题。
可以利用大气传输模型进行辐射校正，消除大气因素对影像的影响。
此外，还可以利用地面参考反射率进行光谱校正，在不同地物上分别测量反射光谱线进行标定。
2. 影像预处理问题影像的预处理是遥感图像处理的重要环节，可以帮助提取出感兴趣的信息。
然而，预处理过程中常常会遇到图像噪声、云状阴影和云覆盖等问题。
图像噪声主要由传感器本身以及数据传输和存储等过程中引入的噪声造成。
为了降低噪声的影响，可以采用滤波器等方法进行去噪处理。
常用的滤波器有均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
云状阴影和云覆盖问题是由云层导致的。
对于云状阴影问题，可以通过校正云覆盖所造成的辐射变化进行修复。
对于云覆盖问题，可以利用多个相邻时刻的影像数据进行云去除，或者采用云检测算法进行自动云剔除。
3. 影像分类问题影像分类是遥感影像处理中的关键任务，可以帮助我们从大规模遥感影像中提取出感兴趣的地物信息。
然而，影像分类过程中常常会遇到地物混合、类别划分不清等问题。
地物混合问题主要由遥感影像中地物覆盖范围重叠较多导致的。
为了解决地物混合问题，可以运用混合像元分解算法将像元分解为纯度更高的子像元，从而更好地反映地物的实际分布。
类别划分不清问题主要由地物间相似性较高导致的。
遥感影像中的云雾遮挡造成的信息缺失的修补方法
遥感影像中的云雾遮挡造成的信息缺失的修补方法遥感影像的应用范围越来越广泛，它可以帮助我们了解地球上的各种自然现象和人类活动的变化。
然而，由于云雾的存在，遥感影像中的信息可能会受到遮挡而导致缺失。
在这篇文章中，我们将讨论云雾遮挡造成的信息缺失问题，并介绍一些修补方法，以提高遥感影像的准确性和可用性。
一、云雾遮挡的影响云雾是大气中的水汽凝结而成的团块，它们可以遮挡地面物体，使其在遥感影像中不可见。
云雾的存在会导致遥感影像中的部分区域出现黑暗或模糊的情况，从而造成信息的缺失。
这不仅影响了地理信息系统和环境监测等领域的研究与决策，还给遥感图像的分析和应用带来了困难。
二、云雾遮挡造成的信息缺失原因云雾遮挡造成的信息缺失可以归结为两个方面。
首先，云雾遮挡了遥感传感器对地面物体的观测，导致遥感图像中某些区域无法获得有用的信息。
其次，云雾散射和吸收了光线，使得遥感影像的亮度和对比度降低，从而降低了图像中地物的辨识度。
这两个方面共同作用下，云雾遮挡造成了遥感影像中的信息缺失。
三、遥感影像信息缺失的修补方法为了解决遥感影像中信息缺失的问题，研究者们提出了许多修补方法，并取得了一定的进展。
下面我们介绍几种常见的修补方法。
1. 云雾遮挡区域的插值插值是一种常用的遥感图像处理方法，可以通过计算周围已知区域的像素值来估计云雾遮挡区域的像素值。
一般情况下，插值方法可以分为线性插值和非线性插值两大类。
线性插值方法包括最邻近插值、双线性插值和三次样条插值等，而非线性插值方法则包括Kriging插值、径向基函数插值等。
通过选择适当的插值方法，可以尽可能准确地修复云雾遮挡区域的信息。
2. 云雾遮挡区域的填充填充是另一种常用的修补方法，它通过将周围已知区域的像素值复制到云雾遮挡的区域中，以填补信息的缺失。
填充方法主要有像素复制和纹理合成两种。
像素复制方法直接将周围像素的值复制到缺失区域，简单、快速，但可能会导致修复后的图像结构不连续。
遥感图像处理的基本步骤与技巧
遥感图像处理的基本步骤与技巧遥感技术是指利用航天器、飞机、卫星等高空平台获得的遥感图像进行信息提取和数据分析的过程。
随着科技的不断进步和应用范围的扩大，遥感图像处理已经成为许多领域中的重要工具。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤与技巧，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，旨在通过去除噪声、辐射校正和几何校正等处理，使图像质量更高，方便后续处理。
其中，去除噪声主要是采用滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
辐射校正主要用于将图像的辐射能量转换为表观反射率，以消除云、阴影等因素的影响。
几何校正是通过对图像进行几何变换，将其与地理坐标系统对齐，以便于后续的地理信息提取。
二、特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，目的是从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指根据图像像素的光谱反射率或辐射能量，提取出不同波段的特征。
纹理特征是指从图像中提取出地物的纹理信息，包括纹理方向、纹理密度等。
形状特征是指从图像中提取出地物的形状信息，包括面积、周长等。
三、分类与识别分类与识别是遥感图像处理中的重要任务，目的是将地物按照其属性进行分类和识别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类是指根据已知的样本类别信息，通过训练分类器将图像中的地物分到不同的类别中。
无监督分类是指根据图像像素之间的相似性将其分为一定数量的类别。
分类结果可以用于制作地图、监测资源变化等。
四、变化检测变化检测是遥感图像处理中的一项重要任务，主要应用于监测和分析地表物体的变化。
遥感图像在不同时间获取的变化信息可以帮助我们了解自然和人类活动对地表的影响。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。
像素级变化检测是指比较两幅图像对应像素之间的差异，以确定变化的位置和类型。
对象级变化检测是指先将图像分割成不同的对象，然后比较不同时间获取的对象之间的差异。
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遥感影像条带修复2015/10/9
目录
一．技术流程图 (2)
二．目的及内容 (2)
2.1 目的 (2)
2.2 内容 (2)
三．数据下载 (3)
四．添加补丁 (3)
五．去条带 (4)
5.1． landsat_gapfill插件去条带 (4)
5.2． tm_destripe插件去条带 (6)
六．分析 (9)
七．总结 (10)
一．技术流程图
图1 技术流程图二．目的及内容
2.1 目的
学会下载LANDSAT_7 ETM+影像和修复条带2.2 内容
（1）LANDSAT_7 ETM+影像下载
（2）tm_destripe插件修复条带
（3）landsat_gapfill插件修复条带
三．数据下载
到地理空间数据云下载行列号为118 038的上海部分影像，时间为2013年5月1日，经度为121.92，纬度为31.73，云量为0，如图2所示。
图2landsat数据信息
由于Landsat-7 ETM+机载扫描行校正器（SLC）故障导致2003年5月31日之后获取的图像出现了数据条带丢失，严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用。
因此需要对LANDSAT-7 ETM+影像进行去条带处理，以方便对影像信息的提取及研究分析。
四．添加补丁
ENVI去条带补丁有tm_destripe和landsat_gapfill,常用的补丁为tm_destripe。
将补丁插件添加到根目录对应文件夹下，
ENVI4.8为：C:\Program Files (x86)\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add，ENVI5.1为：C:\Program Files\Exelis\ENVI51\classic\save_add
重启ENVI软件，即可使用去条带插件。
五．去条带
5.1．landsat_gapfill插件去条带
ENVI条带修复的方法有两种，分别为：
A．差值修复：利用同一景影像完好的数据部分对数据缝隙进行差值。
B.回归修复：a.利用故障前的正常数据对数据缝隙进行填充；
b.或者是利用多景不同时相的异常数据生成一景缝隙填充的数据产品。
ENVI去条带方法有三种，分别为（1）国科平台在线两种方法（2）ENVI去条带补丁（3）ERDAS去条带模块。
而国科平台上提供了两种修复方法，分别是：多影像局部自适应回归分析模型(2-b)和多影像固定窗口回归分析模型(2-b)。
有在线试过第一种回归分析模型，结果显示如下：可以看到条带缺失得到很大的改善，但条带插值的部分和周围的像元有明显的区别，插值效果不太理想。
这里使用的是ENVI去条带补丁的方法。
打开下载的LANDSAT影像，如图3所示
图3LANDSAT影像
从图像中可以看出，影像中存在着较多的黑色条纹，对影像的判读及信息的读取造成了较大的影像，需对影像进行去条带处理。
打开去条带工具Landsat Gapfill，如图4.
图4 条带缝隙选择
第一个单个文件缝隙填充（三角剖分）用的是三角插值，后两个为双波段缝隙填充，区别在于匹配的时候是用全局直方图，还是用局部直方图。
执行条带修复，得到图5的结果影像。
5.2．tm_destripe 插件去条带
tm_destripe 插件的功能是采取多影像局部自适应回归分析模型或多影像固定窗口回归分析模型对影像条带进行修复。
是针对单波段进行条带修复。
如图7为影像数据及掩膜数据的选择
图6 条带修复前后影像比较
（a 修复前条带影像b 修复后影像）
a 修复前条带影像
b 修复后影像像
图 5
条带修复结果
如图7，选择单波段和相应的掩膜数据后，执行条带修复，如图8为波段2的修复结果
执行操作，得到各波段条带修复结果，将6个波段组合，得到修复结果影像。
如图9所示。
图8波段2条带修复结果
A 波段2图像 b 波段2条带修复结果
图7 影像数据及掩膜数据选择
将tm_destripe 修复结果和landsat_gapfill 修复结果进行比较，如图10所示，
从结果中可以看出，tm_destripe 修复的结果没有landsat_gapfill 修复结果好，造成差异的原因可能是因为tm_destripe 是对单波段图像进行修复，将修复好的波段组合即个波段结果叠加，结果会出现缝图9 条带修复前后影像比较
（a 修复前条带影像b 修复后影像）
a 修复前条带影像
b 修复后影像像
图9 条带修复前后影像比较
（a 修复前条带影像b 修复后影像）
a 修复前条带影像
b 修复后影像像
隙，图像不能完全连接。
可以对结果再进行修复，能够得到较清晰的影像。
六．分析
landsat_gapfill插件ENVI条带修复的方法有两种，分别为：A．差值修复：利用同一景影像完好的数据部分对数据缝隙进行差值。
B.回归修复：a.利用故障前的正常数据对数据缝隙进行填充；
b.或者是利用多景不同时相的异常数据生成一景缝隙填充的数据产品。
tm_destripe插件的功能是采取多影像局部自适应回归分析模型或多影像固定窗口回归分析模型对影像条带进行修复，是对单波段条带进行修复。
两种修复方法都是利用一定的算法，根据无数据区域周围的数据推算出无数据的数据值，因为修复后的数据为推算出的数据，不是地表真实的信息，因此，修复的遥感图像与真实地表在地形、地貌、地类等方面存在一定的偏差，会导致研究的内容产生变化，如土地利用变化等。
因此，修复后得到的影像数据存在误差，对土地调查，土地规划和土地利用变化等利用遥感影像研究内容的结果数据不精确，只能进行大概的研究二不能进行精确的数据研究。
但是条带修复后有利于地物的识别和分类，能够完善影像信息，满足研究人员的需要，方便对影像信息的判读和提取，对地球表面的
研究提供了很大的助力。
七．总结
除了利用tm_destripe插件和landsat_gapfil插件修复条带信息外，还可以在地里空间数据云官网，在下载影像前对根据不同年份月份的LANDSAT7影像对所需影像进行修复。
遥感影像修复有多中方法，采用不同的方法得到的影像数据也不同。
因此，我们要多用几种方法修复影像，采用效果最好的插件对影像进行处理。
/hmei007/article/details/8003267。