fmask云检测 matlab_基于BP神经网络的Landsat影像去云方法
基于
BP
神经网络的
Landsat
影像去云方法
王睿
1
，
2
，韦春桃
1
，
3
，马云栋
1
，胡涛
1
【摘
要】
摘要
:
利用最优化云变换
HOT
检测云区位置，再经过云区偏移和膨胀
计算检测云影。对于多时相遥感图像的辐射特征存在非线性关系问题，采用
BP
神经网络对非线性函数进行模拟，预测仿真后各像元的灰度值，实现参考影像
与目标影像的光谱匹配。根据云区及其阴影的检测图，将
BP
神经网络辐射校
正后的参考影像镶嵌入目标影像，达到影像修复的目的。实验结果表明，
BP
神
经网络对于
Landsat
数据具有很好的函数逼近效果，去云后图像质量得到较大
改善。
【期刊名称】
桂林理工大学学报
【年
(
卷
),
期】
2015(035)003
【总页数】
5
【关键词】
关键词
:BP
神经网络
;
光谱匹配
;
去云
;Landsat
光学影像的波长设置一般较短，地物的光谱信息易受天气影响，常被云层遮挡，
这在很大程度上缩小了光学遥感影像的选择范围。因此，探讨如何修复带云影
像在遥感应用方面具有重要意义。
带云影像的修复根据云层薄厚来选择处理方法
:
薄云区影像由于存在云层和下垫
面的混合像元，常采用滤波法
[1]
去除处于低频的云层信息来修复影像
;
厚云区影
像完全遮挡下垫面信息，需参考多时相影像进行地物的还原，修复的主要步骤
包括云区、阴影的检测以及去除。常用的阴影检测方法是通过云增强模型来突
出云区光谱信息，再设定阈值检测云
:
掩膜方程法
(Fmask)[2]
需要云层高度数据
且计算量大
;
色彩空间变换法
[3]
依赖热红外波段，通用性较弱
;
多时相云检测法
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