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。
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。
tm_destripe插件修复条带
遥感影像条带修复1.技术流程图下载2014年南宁Landsat7影像tm_destripe加入去条带补丁去条带总结图1 技术流程图2.目的及内容2.1.目的学会下载Landsat7影像，去条带。
2.2.内容●LANDSAT_7 ETM+影像下载●tm_destripe插件修复条带3.数据下载到地理空间数据云上下载了一幅126044的南宁影像，时间是2014年9月20日。
如图2所示：图2 Landsat7影像由于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。
4.添加补丁ENVI去条带补丁，常用的为tm_destripe。
将补丁插件添加到根目录对应文件夹下，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。
5.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。
首先在ENVI5.1的classic中打开准备去条带的影像。
在这里选择第三波段的影像打开。
然后选用添加补丁后对应的工具进行去条操作，如图3所示。
图3选择去条带工具选择输入数据与掩膜数据，如图4所示。
图4选择TM数据及掩膜数据经过短暂的时间后，条带就去掉了，条带去掉前的影像与条带去掉后的影像如图所示5。
图5 条带去除前后的对比6.总结通过做LANDSAT7影像去除条带的实验，让我掌握了LANDSAT影像的下载。
同时也让我掌握了通过补丁去除条带的方法。
在试验的操作过程中，我使用下载的数据中的多光谱文件，将多光谱文件另存为ENVI格式的多光谱遥感影像，对其进行去条带操作，结果失败了。
遥感图像处理的基本步骤和技巧
遥感图像处理的基本步骤和技巧遥感图像处理是利用遥感技术获取的遥感图像数据进行分析、处理和解释的过程。
遥感图像处理技术在环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域具有广泛的应用。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤和技巧。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是改善图像质量，消除噪声和其他不必要的干扰。
常见的图像预处理技术包括辐射校正、大气校正和几何纠正。
辐射校正是将原始图像中的数字数值转换为辐射亮度值，以消除由于不同仪器和观测条件引起的辐射差异。
大气校正则是通过对图像进行大气光校正，消除大气吸收和散射效应，获得更准确的地物辐射亮度信息。
几何纠正是校正图像中的几何畸变，使其与实际地面特征对应。
二、图像增强图像增强是通过增加图像的对比度和清晰度，突出感兴趣的地物信息。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和波段变换。
直方图均衡化是通过调整图像像素的亮度分布，增强图像对比度。
滤波是通过应用各种滤波器来去除图像中的噪声和模糊。
波段变换是将图像从一种波段转换到另一种波段，以提取不同地物特征。
三、特征提取特征提取是从图像中提取与感兴趣地物相关的信息。
常见的特征提取技术包括阈值分割、边缘检测和纹理分析。
阈值分割是将图像分为不同的区域，使每个区域具有相似的亮度或颜色特征。
边缘检测是寻找图像中的边界线，以辅助划分地物边界。
纹理分析是通过提取图像的纹理特征来描述地物的空间结构。
四、分类与识别分类与识别是将特定地物进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别技术包括监督分类、无监督分类和目标检测。
监督分类是通过使用已知类别的训练样本，建立分类器对图像进行分类。
无监督分类是根据图像像素的统计特征将图像自动分为不同的类别。
目标检测是在图像中检测和识别特定的目标，例如建筑物、道路等。
五、图像解译与分析图像解译与分析是对处理后的遥感图像进行解释和分析的过程。
通过对图像分析可以获取地表特征的数量和质量信息，用于环境变化监测、资源管理和规划决策。
遥感图像处理软件的使用方法
遥感图像处理软件的使用方法遥感图像处理软件是一种能够对遥感图像进行处理和分析的工具，它可以帮助用户提取图像中的信息，并用于地理空间分析、资源管理、环境监测等领域。
在本文中，我们将介绍一些常用的遥感图像处理软件，并说明它们的使用方法和功能。
一、ENVIENVI（Environment for Visualizing Images）是一种功能强大的遥感图像处理软件，它支持各种图像格式的导入和导出，并提供了丰富的图像处理和分析工具。
使用ENVI，用户可以进行图像增强、分类、变换等操作，还可以提取地物信息和绘制专题图。
以下是一些ENVI的基本操作方法：1. 导入图像：在ENVI中，用户可以通过点击菜单栏的“文件”选项，选择“打开”来导入图像。
ENVI支持多种格式的图像文件，包括TIFF、JPG、PNG等。
2. 图像增强：ENVI提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、滤波器、变换等。
用户可以根据需要选择合适的工具，并调整参数来增强图像的质量。
3. 地物提取：利用ENVI的分类工具，用户可以对图像进行自动分类或手动绘制样本区域进行分类。
分类可以帮助用户提取图像中的地物信息，如植被覆盖、水体分布等。
4. 绘图和分析：ENVI提供了丰富的绘图工具，用户可以在图像上绘制注释、添加图例、绘制专题图等。
此外，ENVI还支持基本的统计分析和地理空间分析。
二、Erdas ImagineErdas Imagine是一种适用于遥感图像处理和分析的软件，它具有强大的处理能力和广泛的应用领域。
Erdas Imagine的功能包括图像导入和导出、影像增强、地物提取、专题制图等。
以下是一些Erdas Imagine的使用方法：1. 图像导入和导出：Erdas Imagine支持多种图像格式的导入和导出，用户可以通过点击菜单栏的“导入”或“导出”选项选择合适的格式，并指定导入或导出的路径和文件名。
2. 图像增强：Erdas Imagine提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、波段变换、滤波器等。
遥感影像处理中的常见问题及解决方法
遥感影像处理中的常见问题及解决方法遥感影像处理是利用遥感技术获取和处理地球表面的图像数据，以分析、研究和解决各种地理和环境问题。
但在实际的遥感影像处理过程中，常常会遇到一些问题，需要采取相应的解决方法。
本文将针对遥感影像处理中的常见问题进行介绍，并提供解决方法。
一、大气校正问题大气校正是遥感影像处理的重要步骤之一，它的目的是消除大气对图像的影响，以获得真实的地表反射率。
在大气校正过程中，常常会遇到以下问题：问题1：大气校正系数的确定大气校正系数是指大气校正模型中的参数，用于估计大气散射和吸收对辐射的影响。
如何准确地确定大气校正系数是一个关键问题。
解决方法：可以采用大气逆向模型，通过多源遥感数据进行反演来估计大气校正系数。
此外，还可以利用辅助观测数据（如气象站点观测数据）来辅助确定大气校正系数。
问题2：大气散射的复杂性大气散射是大气校正中主要的问题之一。
不同地区、不同时间点的大气散射特征各不相同，如何准确地建立大气散射模型是一个难点。
解决方法：可以利用辅助观测数据（如大气拉曼光谱仪数据）来获取大气散射参数，并结合遥感数据进行校正。
此外，还可以尝试使用辐射传输模型来模拟大气散射过程。
二、影像配准问题影像配准是指将多幅遥感影像在坐标、比例尺和方向上进行准确匹配的过程。
在影像配准过程中，常常会遇到以下问题：问题1：不同时间、不同传感器影像的配准由于不同时间和不同传感器获取的影像具有不同的几何特性，如何将它们进行配准是一个挑战。
解决方法：可以采用特征点匹配的方法，通过提取影像的特征点，并采用相应的匹配算法进行配准。
此外，还可以利用地面控制点进行地面控制配准。
问题2：大面积影像的配准在处理大面积影像时，可能会出现影像边缘畸变、地形变化等问题，导致配准不精确。
解决方法：可以采用多尺度配准方法，通过将大面积影像分割为多个小块，并分别进行配准，然后再进行整体的优化。
此外，还可以利用地形数据进行高程配准，提高配准精度。
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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．目的及容 (2)
2.1 目的 (2)
2.2 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．目的及容
2.1 目的
学会下载LANDSAT_7 ETM+影像和修复条带2.2 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。
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。
图2 landsat数据信息
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
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.
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。
图3 LANDSAT影像
图4 条带缝隙选择
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 5 条带修复结果
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
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7 影像数据及掩膜数据选择
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
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
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