本文關(guān)鍵詞：Landsat遙感圖像云檢測(cè)及薄云去除的研究

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【摘要】：衛(wèi)星遙感技術(shù)在地球資源,農(nóng)林業(yè),自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用。在衛(wèi)星遙感圖像使用的過程中,云的存在嚴(yán)重影響遙感圖像的應(yīng)用。因此,云檢測(cè)和去除對(duì)于遙感圖像的使用有重大意義。因此本文基于Landsat遙感影像數(shù)據(jù)來進(jìn)行云檢測(cè)以及薄云去除的相關(guān)方面的研究和分析。本文首先介紹了云檢測(cè)以及云去除的現(xiàn)實(shí)意義,總結(jié)分析了國內(nèi)外的各種各樣類型的云檢測(cè)以及云去除算法,并對(duì)Landsat的衛(wèi)星遙感圖像進(jìn)行了介紹。介紹了遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程,并對(duì)各種地物以及云的光譜特性進(jìn)行了討論。其中針對(duì)ACCA以及最大類間(OTSU)云檢測(cè)算法做了深入的分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別,函數(shù)逼近等多種領(lǐng)域,具有十分強(qiáng)大的學(xué)習(xí)功能。由于ACCA算法本身對(duì)某些種類的云的檢測(cè)精度很低。因此利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)學(xué)習(xí)能力,使用ACCA和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法來進(jìn)行云檢測(cè)。其中本文使用了3種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)。將ACCA分別與這三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,并與單純的ACCA算法進(jìn)行對(duì)比,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,ACCA算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合對(duì)比單純的ACCA算法具有一定的優(yōu)勢(shì)。在薄云去除方面,本文研究了小波變換的原理。對(duì)其在計(jì)算機(jī)中所用的算法mallat算法以及二維mallat算法進(jìn)行了詳細(xì)分析。同時(shí)也對(duì)第二代小波變換即提升小波的原理進(jìn)行了討論。根據(jù)提升小波的原理,將提升小波變換引入去云領(lǐng)域。通過將提升小波變換去云與傳統(tǒng)小波變換去云的實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)提升小波變換去云的運(yùn)算速度相比傳統(tǒng)小波變換有極大的提高。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1241979