光学遥感卫星影像云检测方法及应用
| 摘要 | 第12-14页 |
| ABSTRACT | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第16-29页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 研究背景和现状 | 第17-26页 |
| 1.2.1 光学遥感卫星影像 | 第17-19页 |
| 1.2.2 云的成因及分类 | 第19-21页 |
| 1.2.3 光学遥感卫星影像上云的特征 | 第21-23页 |
| 1.2.4 国内外遥感影像云检测算法 | 第23-24页 |
| 1.2.5 含云光学遥感卫星影像处理对策 | 第24-26页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第26-28页 |
| 1.4 论文组织 | 第28-29页 |
| 2 单幅光学遥感卫星影像云检测 | 第29-55页 |
| 2.1 影像灰度直方图与阈值分析方法 | 第30-31页 |
| 2.2 基于高斯混合模型的阈值选取 | 第31-41页 |
| 2.2.1 构建高斯混合模型 | 第31-35页 |
| 2.2.2 计算亮度阈值 | 第35-39页 |
| 2.2.3 计算“亮度-色度”阈值向量 | 第39-41页 |
| 2.3 云区优化与整合 | 第41-46页 |
| 2.3.1 云区优化整合的目标和意义 | 第41-42页 |
| 2.3.2 基于超像素分割的优化整合 | 第42-43页 |
| 2.3.3 基于形态学运算的优化整合 | 第43-46页 |
| 2.4 实验与分析 | 第46-54页 |
| 2.4.1 结果展示 | 第46-52页 |
| 2.4.2 定量评价 | 第52-53页 |
| 2.4.3 结果分析 | 第53-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 3 基于视觉显著性分析的云与高亮人工目标区分 | 第55-75页 |
| 3.1 遥感影像视觉显著性分析方法 | 第56-59页 |
| 3.1.1 认知心理学与视觉显著性 | 第56-57页 |
| 3.1.2 视觉显著性常用测度特征 | 第57-59页 |
| 3.2 面向人工目标识别的Gabor滤波器设计 | 第59-66页 |
| 3.2.1 Gabor变换与Gabor特征 | 第59-62页 |
| 3.2.2 正弦函数参数对Gabor特征的影响 | 第62-63页 |
| 3.2.3 高斯函数参数对Gabor特征的影响 | 第63-65页 |
| 3.2.4 滤波器尺度参数的确定 | 第65页 |
| 3.2.5 滤波器窗口大小的确定 | 第65-66页 |
| 3.3 基于Gabor特征显著性的人工目标识别 | 第66-70页 |
| 3.3.1 特征图方向综合 | 第66-68页 |
| 3.3.2 特征图规则化 | 第68页 |
| 3.3.3 特征图平滑滤波 | 第68-69页 |
| 3.3.4 特征显著区域提取 | 第69-70页 |
| 3.4 实验与分析 | 第70-74页 |
| 3.4.1 结果展示与分析 | 第70-73页 |
| 3.4.2 定量评价 | 第73-74页 |
| 3.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 4 公众地理数据辅助的云与高亮自然地表区分 | 第75-90页 |
| 4.1 基于冰川分布图的冰雪场景识别 | 第76-78页 |
| 4.2 基于Landsat-8影像的不变场景识别 | 第78-87页 |
| 4.2.1 Landsat-8影像云检测 | 第78-82页 |
| 4.2.2 Landsat-8无云控制影像制作 | 第82-83页 |
| 4.2.3 基于Wallis变换的差异分析 | 第83-85页 |
| 4.2.4 高亮度不变场景识别与区分 | 第85-87页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第87-88页 |
| 4.4 本章小结 | 第88-90页 |
| 5 多视角光学遥感卫星影像云检测 | 第90-104页 |
| 5.1 多视角成像原理及影像特点 | 第90-92页 |
| 5.2 基于投影视差分析的云检测方法 | 第92-98页 |
| 5.2.1 全色影像亮度一致性处理 | 第92-94页 |
| 5.2.2 多光谱影像的全色转换方法 | 第94-96页 |
| 5.2.3 像对差异分析与云区识别 | 第96-98页 |
| 5.3 实验与分析 | 第98-103页 |
| 5.3.1 结果展示 | 第98-101页 |
| 5.3.2 定量评价 | 第101页 |
| 5.3.3 结果分析 | 第101-103页 |
| 5.4 本章小结 | 第103-104页 |
| 6 云检测在遥感产品制作中的应用 | 第104-119页 |
| 6.1 顾及云层干扰的影像辐射校正 | 第104-107页 |
| 6.1.1 含云影像条带噪声的去除 | 第104-106页 |
| 6.1.2 单幅含云影像匀光处理 | 第106-107页 |
| 6.1.3 分析与讨论 | 第107页 |
| 6.2 顾及云层干扰的影像几何纠正 | 第107-110页 |
| 6.2.1 云层中匹配点的去除 | 第107-110页 |
| 6.2.2 分析与讨论 | 第110页 |
| 6.3 无云合成影像制作 | 第110-116页 |
| 6.3.1 晴空影像的评价与分级 | 第111-112页 |
| 6.3.2 合成影像接缝线的选择 | 第112-115页 |
| 6.3.3 多幅含云影像匀色处理 | 第115-116页 |
| 6.3.4 分析与讨论 | 第116页 |
| 6.4 顾及云层干扰的DSM制作 | 第116-119页 |
| 6.4.1 DSM云区探测与修补 | 第116-118页 |
| 6.4.2 分析与讨论 | 第118-119页 |
| 7 总结与展望 | 第119-122页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第119-120页 |
| 7.2 主要贡献与创新 | 第120页 |
| 7.3 进一步工作与展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-128页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文与科研情况 | 第128-129页 |
| 发表论文 | 第128页 |
| 申请专利 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129页 |
