基于线性回归模型的遥感图像漏洞修补算法.pdf

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1、第5期矿山测量NO．52015年10月MINESURVEYING0et．2015doi：10．3969／j．issn．1001—358X．2015．05．007基于线性回归模型的遥感图像漏洞修补算法郭秋，刘贺春(1．晋中职业技术学院，山西晋中030600；2．河南理工大学，河南焦作454150；3．山西华晋岩土工程勘察有限公司，山西太原030021)摘要：文中探讨了基于线性回归模型的遥感图像漏洞修补方法，并利用Landsat一5TM数据中存在的由云污染区域(厚云及其阴影)对该方法的应用效果进行了全面的分析与评价。实验结果表明：对于TM图像中的“漏洞”区域。

2、基于线性回归模型的漏洞修补方法能很好的消除其对于云污染覆盖区域的遮挡，在纹理上可以实现有效连接，但在光谱连续性上要受制于待处理图像与参考图像间数据条件的差异程度(如辐射校正与成像时间等)。关键词：漏洞修补；线性回归；光谱相似像元；云检测中图分类号：P237文献标识码：B文章编号：1001—358X(2015)05—0022—02遥感图像中的“漏洞”区域是指因气候或传感器图像进行漏洞修补处理之前，首先需要将云污染图问题而造成部分数据缺失的情况，如持续的云覆盖、像中的云污染区域(包括云及其阴影)标记出来。由光学传感器的扫描系统故障(如Landsat一7ETM+

3、：于基于替代策略的漏洞修补方法一般需要借助另一EnhancedThematicMapperPlus)¨等。与薄云和雾幅清晰的(无云污染)基准图像来完成，因而本文利霾等图像特征不同，‘：漏洞9’区域不包含任何可用的用云污染区域光谱信息的时相变化特征来实现云检地表信息，因此无法通过图像滤波等方法得到有效测流程。解决。而数据缺失不仅严重制约了遥感图像的可用1．1厚云的检测性，还会影响诸如图像分类、地表覆盖制图、图像镶由于云的流动性特征，它在不同时相的图像上嵌等后续工作的处理效果。对于“漏洞”区域的数据的光谱特征存在显著差异。在分析光谱差异前需利恢复问题，当前的主

4、要解决途径是采用基于待处理用云污染图像来对基准图像的光谱分布特征进行亮图像和辅助参考图像的辐射标准化方法，该类方法度纠正，以消除因太阳入射角和大气程辐射等因素通过在待处理图像和参考图像间建立一定的数学变的影响。一般将两幅影像建立如下的关系式来计算换和分析模型，从而将参考图像中的清晰像元按照云污染图像新的亮度值：一定规则来替换待处理图像中的缺失像元，常用方法有回归模型(回归树和线性回归)、直方图匹厂ref(p)=二!·[。f(p)一f]+l。dO-ref配(线性)、大气校正策略等。其中，基于回归式中：(p)是基准图像中像元的原始亮度值；f耐模型的“漏洞”修补

5、方法的应用较为广泛，如线性回(P)是基准图像中像元P新的亮度值；和耐是基归算法利用最小二乘方法可以得到“漏洞”区域和替准图像的均值和标准差山和or。分别是云污染图补区域间光谱特征的统计关系：而回归树方法可以像的均值和标准差。建立更为复杂的非线性模型，对于无缝图像的生鉴于云在可见光和近红外波段对太阳辐射的反成效果更好。本文即通过对基于回归树和基于线性回归模型的两种“漏洞”修补算法进行深入探讨，并射要比地表大得多。这里设置一个阈值c．区分出通过LandsatTM数据来实验对比和分析两种方法的云区域。即：优劣势，进而为实际应用中两种方法的适用性与择(P)>C。取

6、。式中：(p)是云污染图像中像元P的亮度值；阈值C，可以通过分析云污染图像的灰度直方图来确定。1方法为排除那些与云具有相似反射的地物，可以先计算在采用基于线性回归的漏洞修补算法对云污染云污染图像和经亮度纠正后的基准图像的亮度差22第5期郭秋等：基于线性回归模型的遥感图像漏洞修补算法2015年10月异，并通过设置一个不同的阈值c进一步过滤出云基准图像的局部尺度分类得到)、S．为各地类分割云区域：污染区域得到的子区。(P)一f(P)I>C：J．2云下阴影的检测对于LandsatTM／ETM+等含有热波段的传感器数据，云下阴影的检测一般可利用云与其阴影的几何关系

7、来确定。对于地表局部区域而言，云下阴影在地面的投影长度可简单表达为：LⅣ—tan—Z图2基于线性回归模型的漏洞修补式中：Z为太阳天顶角，日为云高。这里按温度高低卜I●箍●里对于上述“漏洞”估计方法，使用多个参考图像将目标云块分为若干个等级，依据最高和最低温度的波段来预测待处理图像中被遮挡的像元亮度值对等级的云组像元与周围临近像元的均温差值来得到改善校正模型的精度而言，其作用非常小。一个云高的分布范围，并据此进一步得到云下阴影的分布区域，最后再结合阴影低亮度的光谱特征即2实验结果与分析可确定其具体位置(图1)。本实验选取的实验对象为厚云及其阴影形成的“漏洞”

8、区域，实验研究区为山西省太原市附近，地理位置为东经111。23～1