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面向定量反演的遥感数据预处理方法

沈焕锋  
【摘要】:遥感数据经常受到条带噪声、死像元等降质因素的影响,制约了其在定量反演中的应用。例如,MODIS数据的很多波段存在条带噪声,在一定程度上限制了各种定量参数的反演精度;在AQUA MODIS第6波段的二十个探测器中,有十二个完全坏死,两个受到噪声的干扰,直接影响了MODIS冰雪数据产品、气溶胶产品、火点数据产品的生产。因此,研究面向定量反演的遥感数据预处理方法有重要意义。本文主要讲述我们在此方向的一些最新研究进展,主要内容包括:(1)基于最大后验估计理论的条带去除和死像元修复方法。传统的遥感数据去条带方法在处理非匀质区域时往往不能对条带有效去除,而常用的基于内插的死像元修复方法在处理较大面积的死像元区域时会出现明显的伪痕效应。为此,我们提出了一种基于最大后验估计理论的遥感数据修复方法[1],该方法引入了图像处理中的影像补绘技术,通过采用稳健的先验模型,充分提取和利用遥感数据中邻域的相关信息,恢复丢失的辐射特性,有效地处理遥感数据中的条带噪声和死像元问题。目视和定量评价结果表明,提出的方法在条带去除方面优于已有的高通滤波、直方图匹配、矩匹配等方法,死像元修复效果比基于内插的方法有了较大改进。下图为Aqua30波段数据处理前后的效果图。

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