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基于LSMA的TM影像云和阴影的检测与去除方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
郑文武;邓运员
作者机构:
[郑文武] 中南大学信息物理工程学院
[邓运员] 衡阳师范学院资源环境与旅游管理系
语种:
中文
关键词:
去云和阴影
关键词(英文):
LSMA;TM
期刊:
测绘科学
ISSN:
1009-2307
年:
2010
卷:
35
期:
3
页码:
62-65
基金类别:
基金项目:基于多源遥感数据的衡阳盆地坡耕地土壤水分反演研究(编号:08C154)
机构署名:
本校为其他机构
摘要:
云和阴影是影响遥感图像判读精度和可用性的主要因素, 传统的辐射校正方法很难去除其影响, 因此各种去云和阴影的方法应运而生,但在去除效果和实用性方面存在问题。去除云和阴影需以定量检测云和阴影为前提,因此通过分析TM影像中不同地物在不同波段的反射率差异,设计了一种基于动态端元选择的LSMA(线性光谱分解)算法,选择了云、绿色植被、阴影和不透水表面等4种端元,定量检测了云和阴影的分布,并以此为基础实现了对云和阴影的去除,通过处理前后影像的对比分析证明该方法是有效的。
摘要(英文):
Cloud and shade are the major factors that influence the identification and usability of remote sensing images. Since it is difficult to eliminate the impact by using traditional method of radiometric rectification, there invented many new methods of removing the cloud and shade. However, there are still many problems in the aspects of quality and practicability. As known that the removing should be done on the premise of quantitatively determining the cloud and shade, this paper developed a new LSMA based on dynamic selection of end-member by analyzing the diversities among the reflectance of...

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