遥感图像的云层去除。-ITADN社区

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。

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。

去云处理的遥感影像.zip

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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。

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。

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。

ENVİ遥感图像去条带校正

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ENVİ遥感图像去条带校正是针对ENVİ卫星数据中常见的条带噪声问题，提出的一种高效、精确的校正方法，旨在提升影像质量，增强信息提取能力。 ### 遥感ENVI去条带校正详解 #### 引言遥感技术作为地理信息系统的重要组成部分，在环境监测、灾害评估及资源管理等领域得到广泛应用。然而，由于采集过程中受到大气散射、传感器性能以及光照条件等因素的影响，图像质量会有所下降，尤其是条带效应问题严重影响了数据的分析与应用效果。本段落将深入探讨ENVI软件中去条带校正的关键技术点，包括辐射校正和坏线处理的具体方法。 #### 辐射校正：大气校正与条带坏线处理辐射校正是遥感图像预处理的核心环节之一，其目的是提高图像质量并确保后续分析的准确性。这一过程涵盖多个方面，如大气校正、坏线修复及太阳高度角调整等。本段落将重点介绍在ENVI软件中进行的大气校正与条带坏线处理的实际操作方法。 ##### 大气校正大气校正是为了去除图像中的路径辐射影响，确保地面的真实情况得以反映。ENVI提供了多种大气校正的方法，包括波段对比法、直方图对比法以及内置功能等。 - **波段对比法**：利用不同波段对大气散射的敏感度差异来估算并消除大气的影响。 - **直方图对比法**：通过比较不同波段的亮度值分布情况，并进行数学运算以抵消大气效应。 - **内置功能校正**：ENVI提供专门工具，能够自动处理多种数据格式的大气校正问题。 ##### 去除坏线条带坏线和条带噪声是遥感图像常见的质量问题，影响了图像的连续性和可用性。通过使用ENVI提供的技术手段可以有效解决这些问题。 - **去除坏线**：利用特定功能识别并替换图像中的不良行。 - **去条带噪声——傅里叶变换**：将图像转换到频域中，并定义适当的滤波器来移除噪声，然后进行逆向FFT变换以获得无噪的图像。 #### 实践案例分析本段落通过具体实例深入讲解大气校正与去坏线及条带处理的操作步骤： 1. **大气校正示例**：选取TM_sub数据集中的第二（可见光）和第四波段（近红外），采用对比法或直方图方法来估算并消除大气的影响。 2. **去除坏线条带实例**：利用tm_1.tiff图像，通过ENVI的“ReplaceBad Lines”功能精确定位替换不良行，并应用傅里叶变换技术移除条带噪声。 #### 结论遥感ENVI去条带校正是提升影像质量的关键步骤之一。它能够有效消除因大气散射和传感器缺陷导致的问题，从而提高数据的应用价值与可靠性。掌握这些技术和方法对于从事遥感图像处理的专业人士来说至关重要。

遥感图像条带消除技术

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遥感图像条带消除技术旨在解决卫星影像中因传感器或大气因素导致的亮度不均问题，通过先进的算法恢复图像原始清晰度，提升数据应用价值。代码能够去除加性条带噪声和乘性条带噪声，并且还有全局条纹去除功能。该程序已经在环境星的HSI数据上进行了试验，证明是切实可行的。

基于MATLAB的遥感图像去雾技术

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本研究利用MATLAB平台，开发了一种高效的遥感图像去雾算法，旨在改善低能见度下的影像质量。通过优化透射率估计和大气散射模型，有效提升了图像清晰度与细节展现能力。在使用遥感影像的过程中经常会遇到灰蒙蒙的影像资源，在找不到替代影像的情况下，可以利用MATLAB编程对其进行图像处理以改善质量。

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遥感图像的云层去除。

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