改进HOT的高分影像自动去薄云算法

刘 泽 树，陈 甫，刘 建 波，孙 业 超

(1.中国科学院大学，北京 100049；2.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100094；3.中国资源卫星应用中心，北京 100094)



改进HOT的高分影像自动去薄云算法

刘 泽 树1,2，陈 甫2，刘 建 波2，孙 业 超3

(1.中国科学院大学，北京 100049；2.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100094；3.中国资源卫星应用中心，北京 100094)

为了有效去除薄云对高分光学影像造成的干扰，解决传统算法自动化程度低、去薄云效果不理想的问题，提出改进的薄云最优化变换(Improved Haze-Optimized Transformation，IHOT)算法。首先采用暗原色先验知识从薄云影像中自动选取晴空区，运用薄云最优化变换检测薄云，再创新性地利用植被区域云检测精度较高的特点改进检测结果，最终使用虚拟云点法进行薄云去除。利用高分一号影像进行实验，证明该文提出的算法能够有效地去除薄云对高分影像的影响，尤其对人造地物的色彩和纹理信息恢复效果优于传统算法。

高分影像；去薄云；自动检测；IHOT

0 引言

高分辨率卫星影像拥有更加丰富的空间结构和纹理信息，是目前最具有经济价值的卫星数据之一。国产卫星“高分一号”的正式投用，进一步刺激了国内各行业对于高分辨率卫星数据的需求。高分辨率卫星回访周期较长，特定时间的感兴趣区域影像数量较少，如果受到云的干扰极有可能造成无数据可用的情况，消除云层的干扰是高分影像预处理过程中亟待解决的问题。高分影像中的厚云遮挡了绝大部分的地面辐射，采用其他时相的影像进行镶嵌是唯一的解决方法[1]；……