Landsat TM 光谱分析 去云 Mean Shift 小波变换 盐碱化 K-T变换.doc

Landsat论文：基于去云遥感图像的草场盐碱化信息提取研究【中文摘要】草场盐碱化是由于不合理的人类活动和脆弱的生态环境相互影响而引起的草场退化问题,它对经济、环境和生态系统带来的破坏性效果已经越来越受到人们的关注。利用遥感这种具有宏观、综合、动态和快速等特点的技术手段监控草场的盐碱化状况,对进一步治理盐碱地,实现畜牧业的可持续发展意义重大。遥感图像在成像过程中极易受到云的干扰,特别的,被厚云层遮挡区域的遥感信息完全丢失,降低了遥感数据使用效率,影响了后期专题信息提取的准确性。因此,遥感图像有效去云一直是遥感图像预处理中的重要研究方向。遥感去厚云的是有效还原被遮挡区域的遥感信息,并保证其它区域的遥感数据不失真,关键是云区的识别定位。本文在仔细研究了国内外遥感去云的进展和常用方法后,采用了一种新的基于Mean Shift分割和小波能量的TM遥感图像自动定位厚云区方法。为提高识别厚云区的能力,首先分析了TM遥感图像各波段的光谱特征,选取对云信息敏感的波段TM5做云区的识别。然后,对有云遥感图像做Mean Shift连通域分割,对分割后的图像进行小波变换,计算各个云区连通域中云像素的小波能量,最后通过训练得到经过Mean Shift分割后的云区像素小波能量经验阈值。对新的有.【英文摘要】The pasture salinization is the land degeneration which is caused by the unreasonable human activity and the frail ecological environment. The pasture salinization is comprehensively concerned by more and more people in the whole world because it brings the destructive effect to the social economy, environment and the ecosystem. It is very meaningful to govern saline pasture, achieve the sustainable development of husbandry using remote sensing technology, which is characteristic by its macroscopic, compreh.【关键词】Landsat TM 光谱分析 去云 Mean Shift 小波变换 盐碱化 K-T变换【英文关键词】Landsat TM Spectral Analysis Cloud Remove Mean Shift Wavelet Transform Saline K-T Transform【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】基于去云遥感图像的草场盐碱化信息提取研究摘要4-6Abstract6-7第1章 绪论10-161.1 研究背景101.2 研究现状10-141.2.1 遥感图像去云方法研究进展10-121.2.2 基于遥感图像的草场盐碱化信息提取进展12-141.3 本文主要研究内容14-16第2章 遥感图像基础理论16-252.1 遥感图像获取16-202.1.1 遥感系统16-182.1.2 遥感图像成像方式18-202.2 遥感图像信息20-222.2.1 遥感图像信息提取20-212.2.2 常用的遥感信息源特征21-222.3 遥感数字图像22-252.3.1 遥感图像数字化232.3.2 遥感图像预处理23-25第3章 遥感图像去云方法研究25-373.1 常用遥感图像去云方法25-283.1.1 同态滤波法25-263.1.2 HIS变换法26-273.1.3 影像替换法27-283.2 一种基于分割和小波能量的遥感图像的去厚云方法28-373.2.1 简介28-293.2.2 基础理论29-323.2.3 基于Mean Shift分割和小波能量的遥感图像厚云去除32-37第4章 基于去云遥感图像的草场盐碱化信息提取37-494.1 研究区概况37-394.1.1 地理位置374.1.2 自然状况37-384.1.3 盐碱化现状38-394.2 数据源与技术路线39-404.2.1 遥感数据394.2.2 非遥感数据394.2.3 技术流程39-404.3 草场盐碱化遥感信息提取40-494.3.1 盐碱化草场光谱特征40-414.3.2 盐碱化专题信息提取特征量选取41-464.3.3