本文關(guān)鍵詞：基于圖像變換和遷移學(xué)習(xí)的薄云覆蓋遙感圖像地物信息恢復(fù)算法研究

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【摘要】：衛(wèi)星成像裝置拍攝的遙感圖像常常被云覆蓋。利用信息恢復(fù)技術(shù)獲取云覆蓋下遙感圖像的地物信息,能有效增強(qiáng)遙感圖像的清晰度,提高對(duì)云覆蓋區(qū)域地物信息的解譯能力。本文針對(duì)陸地衛(wèi)星系列和環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星獲取的薄云覆蓋遙感圖像,提出了基于圖像變換和遷移學(xué)習(xí)的地物信息恢復(fù)算法,主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新如下:1.介紹了陸地系列衛(wèi)星和環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星及其圖像傳感器的基本參數(shù)和各波段的主要作用,闡述了遙感圖像薄云覆蓋區(qū)域地物信息恢復(fù)的目的和意義,并分析了遙感圖像地物信息恢復(fù)的國內(nèi)外現(xiàn)狀。2.介紹了遙感圖像預(yù)處理的相關(guān)理論知識(shí),包括遙感圖像的大氣校正、幾何校正以及圖像配準(zhǔn),以便于遙感圖像的后續(xù)處理。3.提出一種基于改進(jìn)的NSCT和T-SVR的薄云覆蓋下遙感圖像地物信息恢復(fù)算法。首先,利用改進(jìn)的非抽樣Contourlet變換(NSCT)對(duì)多源多時(shí)相遙感圖像進(jìn)行多分辨率分解;然后對(duì)圖像分解后的高頻部分進(jìn)行變化檢測(cè)。對(duì)變化的區(qū)域,結(jié)合目標(biāo)圖像其它波段合成圖的低頻系數(shù),利用遷移支持向量回歸(T-SVR)預(yù)測(cè)該區(qū)域中的低頻系數(shù)。對(duì)于無變化的區(qū)域,結(jié)合無云參考圖像的低頻系數(shù),利用T-SVR預(yù)測(cè)其低頻系數(shù)。最后重構(gòu)得到地物信息恢復(fù)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法充分利用了遙感圖像各個(gè)波段的有效信息,地物信息恢復(fù)準(zhǔn)確度較高。4.提出一種結(jié)合M-NDTCWT與T-LSSVR的薄云覆蓋遙感圖像地物信息恢復(fù)算法。首先,利用多方向非抽樣對(duì)偶數(shù)復(fù)小波變換(M-NDTCWT)對(duì)多源多時(shí)相遙感圖像進(jìn)行多分辨率分解,對(duì)薄云圖像分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行貝葉斯地物初分類;然后,對(duì)每類地物的低頻系數(shù)通過遷移最小方差支持向量回歸模型進(jìn)行域自適應(yīng)學(xué)習(xí),獲取模型參數(shù);最后,利用所獲得的遷移回歸模型,用無云參考圖像的低頻系數(shù)來預(yù)測(cè)薄云覆蓋圖像的低頻系數(shù),以去除薄云,恢復(fù)薄云覆蓋圖像的地物信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法恢復(fù)的地物細(xì)節(jié)清楚,光譜失真較小。特別對(duì)地物季節(jié)性變化的薄云覆蓋遙感圖像,該算法能有效恢復(fù)薄云覆蓋區(qū)域的地物信息。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1280324