典型文献
融合多光谱影像的高光谱影像厚云去除方法
文献摘要：
云遮挡对高光谱影像的应用造成了不可忽视的影响.现有云去除方法通常利用时域近邻的同源影像提供辅助信息.然而,高光谱影像(如GF-5和EO-1高光谱影像)较低的时间分辨率导致同源辅助影像中可能存在较大的地物覆盖变化.时间分辨率更高的多光谱影像(如Landsat 8 OLI影像)能提供时间上更接近于高光谱云影像的辅助信息,从而减少地物覆被变化带来的影响.为应对高光谱和多光谱波段之间差异较大的问题,本文基于空谱随机森林(spati al-spectral-based random forest,SSRF)方法,提出一种利用多光谱影像(Landsat 8 OLI影像)对高光谱影像进行厚云去除的方法,将其简记为SSRF_M.SSRF_M较强的非线性拟合能力使其能够综合利用多光谱影像所有波段的有效数据对各个高光谱波段进行重建.本文使用GF-5和EO-1高光谱影像进行模拟云去除试验,视觉和定量评价结果均表明,与利用时间间隔更长的同源辅助影像的方法相比,本文方法能获得更高精度的云下信息重建结果.
文献关键词：
高光谱影像;厚云去除;GF-5;Landsat 8;EO-1;空谱随机森林
中图分类号：
作者姓名：
王蓝星;王群明;童小华
作者机构：
同济大学测绘与地理信息学院,上海200092;上海市数字光学前沿科学研究基地,上海200092
文献出处：
引用格式：
[1]王蓝星;王群明;童小华-.融合多光谱影像的高光谱影像厚云去除方法)[J].测绘学报,2022(04):612-621
A类：
厚云去除,空谱随机森林,spati
B类：
多光谱影像,高光谱影像,去除方法,云遮,遮挡,常利,近邻,辅助信息,GF,EO,时间分辨率,地物,Landsat,OLI,云影,spectral,random,forest,SSRF,简记,记为,非线性拟合,有效数据,高光谱波段,定量评价,时间间隔
AB值：
0.238028
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
