变序字典学习AO-DL的资源三号遥感影像云去除

陆婉芸，王继周，曹 萌

1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁 阜新 123000； 2. 中国测绘科学研究院，北京 100830； 3. 国家测绘工程技术研究中心，北京 100039



变序字典学习AO-DL的资源三号遥感影像云去除

陆婉芸1,2，王继周2，曹 萌3

1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁 阜新 123000； 2. 中国测绘科学研究院，北京 100830； 3. 国家测绘工程技术研究中心，北京 100039

采用了一种压缩感知方法进行遥感影像去云。该方法以压缩感知为理论基础，在采用K-SVD字典学习与稀疏表示的正交匹配追踪算法(OMP)相结合的同时，在字典原子训练的过程中加入某种特定的排序规则，使得各个影像字典在拥有各自影像属性的同时其原子也具备相似的排列顺序，减小影像间差异的干扰，使得遥感影像受云和阴影污染区域的重建取得良好的效果。最后应用两组相同地区不同时域的资源三号卫星影像进行了试验验证。

资源三号；云去除；字典训练；K-SVD；稀疏表示

2012年1月9日，我国成功发射第一颗自主的民用高分辨率光学传输型立体测绘卫星—资源三号(ZY-3)卫星。2016年5月30日11时17分，我国成功发射资源三号02星，它是资源三号系列卫星的第2颗，实现两颗资源三号测绘卫星组网运行。资源三号系列卫星影像在空间分辨率、定位精度与时效性等方面代表了我国自主民用遥感卫星的领先水平，可以服务于基础测绘、国土、农业、环境、减灾、规划等各行业影像数据需求，具有广阔的应用前景。

然而对于绝大多数基于光学传感器的遥感影像来说，最大的问题是易受恶劣天气的影响，当云、雾或者水汽等在信号传播路线上形成一定规模，会导致图像的不准确甚至被遮盖，导致地物信息缺失，阻碍遥感影像发挥应有的作用价值，造成巨大的经济损失。……