Landsat卫星图像云和阴影去除算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外现状研究 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究的内容和方法 | 第11-14页 |
| 1.3.1 本文研究采用的方法 | 第11-13页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 遥感图像云和云阴影检测算法 | 第14-25页 |
| 2.1 Landsat系列卫星图像特点 | 第14-16页 |
| 2.1.1 云及阴影形成的模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像参数计算 | 第15-16页 |
| 2.2 传统阈值分割算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 迭代算法图像分割 | 第16-17页 |
| 2.2.2 最大类间方差算法图像分割 | 第17页 |
| 2.2.3 改进的分水岭算法 | 第17-18页 |
| 2.3 小波融合算法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 二维小波变化 | 第18页 |
| 2.3.2 小波融合系数设定 | 第18-20页 |
| 2.4 掩膜算法 | 第20-22页 |
| 2.4.1 掩膜算法概述 | 第20页 |
| 2.4.2 掩膜算法参数设定 | 第20-22页 |
| 2.5 阴影检测算法 | 第22-24页 |
| 2.5.1 云阴影检测概述 | 第22页 |
| 2.5.2 水体检测参数设定 | 第22页 |
| 2.5.3 阴影检测阈值的选定 | 第22-23页 |
| 2.5.4 云与阴影匹配检测 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 遥感图像厚云检测结果 | 第25-43页 |
| 3.1 实验数据来源 | 第25-29页 |
| 3.2 遥感图像厚云区域检测 | 第29-38页 |
| 3.2.1 迭代算法检测厚云区域 | 第29-32页 |
| 3.2.2 最大类间方差算法检测厚云区域 | 第32-36页 |
| 3.2.3 改进的分水岭算法检测厚云区域 | 第36-38页 |
| 3.3 小波融合算法检测结果 | 第38-42页 |
| 3.3.1 小波融合算法检测厚云区域 | 第38-41页 |
| 3.3.2 小波分解系数分析和实验对比 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 遥感图像云和云阴影检测结果 | 第43-52页 |
| 4.1 掩膜算法检测云区域 | 第43-45页 |
| 4.2 云和云阴影检测结果与分析 | 第45-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 云和云阴影区域替换方法的研究 | 第52-63页 |
| 5.1 开发平台介绍 | 第52页 |
| 5.2 云和云阴影区域替换 | 第52-62页 |
| 5.2.1 光谱线性回归分析 | 第52-55页 |
| 5.2.2 云和云阴影去除结果 | 第55-60页 |
| 5.2.3 各波段去云和云阴影效果图 | 第60-61页 |
| 5.2.4 去云和云阴影结果与分析 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
