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遥感影像的云覆盖去除。

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简介：
该补丁文件可直接放置于ENVI软件安装目录下的save_add文件夹中。随后，启动ENVI软件，在BaseTools目录下，在Preprocessing（预处理）菜单中的General Purpose Utilities子菜单中，您可以找到——TM6去条带(改进)工具，并进行使用。此外，还提供了去条带补丁的使用步骤，以供参考和借鉴。

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  • 去除遥感图像中的云层
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    本项目聚焦于开发高效算法，旨在自动识别并移除卫星影像上的云覆盖，确保数据连续性和准确性。 遥感图像处理参考文档提供了关于去云实验的具体步骤，可供学习和参考。
     
  • 去云处理的遥感影像.zip
    优质
    去云处理的遥感影像项目专注于开发和应用先进的算法和技术，用于去除卫星或航空遥感图像中的云层遮挡，以获取更清晰、完整的地表信息。 该补丁文件可以直接放置于ENVI软件安装目录的save_add子目录下。随后启动ENVI软件，在BaseTools下的Preprocessing（预处理）菜单中的General Purpose Utilities子菜单里找到TM6去条带(改进)工具，即可使用。此外还附有详细的步骤说明以供参考。
     
  • 基于小波变换的遥感影像中薄云去除技术
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    本研究提出了一种利用小波变换处理和消除遥感图像中的薄云干扰的技术方法，提升图像清晰度与信息提取精度。 由于小波变换具备多分辨率分析能力和自适应性,它常被用作图像去噪的有效手段之一。本段落从遥感影像中的薄云噪声特征出发，采用两种方法对含有薄云的遥感影像进行去噪处理：首先，使用DB系列和SYM系列的小波基函数对包含薄云的遥感影像实施小波变换降噪，并通过对比发现db5小波母函数得到的最佳效果。其次，应用Bridge-Massart阈值模型进一步优化含薄云噪声的图像质量。实验结果表明，在初步处理的基础上再使用Bridge-Massart阈值方法去噪的效果更佳。基于此研究提出了一种新的利用小波技术去除遥感影像中薄云的方法，并且与传统的仅用小波变换法相比，该新方法在降噪效果上具有明显优势。
     
  • ArcMap去除遥感影像背景的小工具
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    本小工具专为ArcMap用户设计，旨在便捷地去除遥感影像中的不需要背景，提升图像分析和处理效率。 ArcMap去遥感影像背景小工具（.exe）： 1. 背景：遥感影像的黑色背景。 2. 功能：去除影像背景，并按行政区代码对影像进行排序，所有影像数据需先保存为mxd格式。 3. 使用环境：适用于ArcMap 10.1及以上版本和Windows 7操作系统。 4. 开发环境：Win7 ArcEngine10.1+vs2010（.NET 4.0）。 备注：不确保所有环境均适用。压缩包内附有使用说明。
     
  • 遥感图像的去云处理
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    遥感图像的去云处理是指利用各种技术手段减少或去除卫星影像中的云层遮挡，以提高图像质量和数据分析准确性。 遥感图像在成像过程中常常受到云层的干扰，尤其是被厚云遮挡的部分会导致遥感数据完全丢失，降低了数据的有效利用率，并影响了后续专题信息提取的准确性。因此，进行遥感去厚云处理的主要目标是恢复那些受遮挡区域的信息，同时确保其他未受影响区域的数据不发生失真。
     
  • 土地利用/土地覆盖的遥感影像目视解译（侧重土地利用）
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    本研究聚焦于通过遥感技术进行土地利用和土地覆盖的变化分析，强调目视解译方法在识别不同土地使用类型中的应用与精度。 土地利用与生态环境分类系统之间的差异如下： 土地利用： 1. 根据土地的作用进行划分。 2. 根据覆盖方式及目的进行区分。 生态环境： 1. 以自然景观特点为主要依据。 2. 考虑区域本底的差异性。 3. 结合不同梯度上的植被覆盖率以及下垫面的自然环境特性。
     
  • 基于ENVI的植被覆盖度遥感估算
    优质
    本研究利用ENVI软件平台，结合多光谱卫星影像数据，开发了一种高效的植被覆盖度遥感估算方法。 在ENVI软件下进行植被覆盖度的遥感估算是一项重要的技术应用。本段落将详细介绍如何操作这一过程，并通过图文并茂的方式帮助读者更好地理解和掌握该方法。从数据预处理到最终结果分析，每一个步骤都将被详细解释和演示，使用户能够轻松上手并熟练运用这项技能。
     
  • 高分辨率遥感影像阴影消除技术(2008年)
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    本研究聚焦于开发先进的算法和技术，用于处理和分析高分辨率遥感图像中的阴影问题。通过创新的方法去除或减少阴影干扰，提高图像解析精度及信息提取效率，为环境监测、城市规划等领域提供有力支持。 本段落提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法，基于对阴影属性的分析。首先将图像转换为HSI（色调、饱和度、亮度）空间，并利用阴影区域亮度低且饱和度高的特点，结合小区域处理与数学形态学方法来精确定位阴影区域。接着，在各独立的阴影区域内以及其邻近非阴影区域中分别进行匹配补偿操作，针对I、H和S分量图中的变化做出调整。最后将图像转换回RGB空间以完成去影过程。实验结果显示该算法能够在不改变原始影像非阴影部分信息的前提下有效去除阴影影响。
     
  • 基于大气散射模型的遥感图像去除浓云和烟雾的方法
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    本研究提出了一种利用大气散射模型有效去除遥感图像中浓云及烟雾干扰的新方法，显著提升了图像清晰度与信息提取精度。 针对遥感图像上因浓云或烟雾覆盖导致无法判读地物信息的问题，本段落从大气散射模型出发研究了直接传播的衰减光与散射的大气光模型，并采用改进型Retinex算法进行处理。具体步骤如下：首先将原图取补色，使灰白区域变为较暗；其次通过标准差较小的单尺度Retinex算法增强图像，突出较暗区域内各层次信息；最后再次对图像取补色以强调云或烟雾覆盖下的地物细节。实验结果显示，该方法能有效去除浓云和烟雾的影响，尤其是在处理浓密的云层或大量烟雾时效果显著。