-
题名一种光学与合成孔径雷达影像融合去云方法
- 1
-
-
作者
龚循强
方启锐
侯昭阳
张智华
夏元平
-
机构
东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
江西省生态环境科学研究与规划院
兰州交通大学测绘与地理信息学院
江西省地质局第六地质大队
-
出处
《光学学报》
CSCD
北大核心
2024年第24期185-196,共12页
-
基金
国家自然科学基金(42101457,42174055)
自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金项目(MEMI2023-12)
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金(23R03)。
-
文摘
提出一种光学与合成孔径雷达(SAR)影像融合去云的方法。首先,在云检测部分利用分形网络演化方法(FNEA)对云区进行提取,将含云影像分为有云区域和无云区域,并对无云区域和有云区域分别设置相应的融合规则。然后,用非下采样剪切波变换(NSST)对影像进行分解,在低频部分加入基于窗口中心距离赋权的区域能量(DWRE),使影像的纹理细节在最终融合影像中得到保留;在高频部分,无云区域基于双通道单位连接脉冲耦合神经网络(DCULPCNN),有云区域利用滚动引导滤波(RGF),提高SAR影像与光学影像之间的线性关联性。最后,经过NSST逆变换得到融合去云影像。实验结果表明,所提方法与其余9种方法相比,在信息熵(EN)、平均梯度(AG)、空间频率(SF)、结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)6个评价指标中总体表现为最优,相比次优指标分别提升了0.054、0.450、0.910、0.029、0.215、0.290,可以更好地保留地物纹理及细节信息,在有效去除云污染的同时提高了影像质量。
-
关键词
遥感影像去云
基于窗口中心距离赋权的区域能量
滚动引导滤波
双通道单位连接脉冲耦合神经网络
-
Keywords
remote sensing image cloud removal
window center distance weighted regional energy
rolling guidance filter
dualchannel unitlinking pulse coupled neural network
-
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
-
