基于无人机航空影像的薄云去除方法研究

张 肃，吴传智

（1.四川省地质调查院，成都 610081）

受遥感传感器的限制，现在不受云雾影响的传感器只有雷达，如LiDAR（机载激光雷达）及SAR（合成孔径雷达）[1-2]。其余的光学传感器在获取影像的过程中均会受到云雾的影响。对于单幅影像，频域滤波技术是一类重要的云层去除方法，包括同态滤波和小波分析等算法。赵忠明等[3]使用了同态滤波法对影像进行薄云去除；赖格英等[4]提出了使用同态滤波方法结合DEM对AVHRR影像进行处理，去除了部分云噪声；Feng等[5]提出了一种改进的同态滤波算法，该算法仅对有云区域进行处理；谢华美等[6]采用同态滤波方法，去除含有薄云信息的低频分量，并对有云和无云的区域进行判断；马建文等[7]采用了同态滤波方法处理中巴资源卫星数据，并且匹配有云区和无云区相同地类的反射率来去除云层；李洪利等[8]采用改进同态滤波方法对卫星影像进行薄云去除，保留无云区像素，替换有云区像素，有效去除薄云。

另外，小波变换和薄云去除方法是近年来提出的有效的薄云去除方法。国内外相关专家做出了大量研究[9-30]。研究表明，根据不同的云覆盖程度以及不同的数据类型，需要选择不同的去云方法。对于局部有厚云的影像，由于地物的反射完全被云层所遮挡，地物的信息并不能到达传感器，采用多时相影像的时间平均法较为有效。无人机影像一般是单时相影像，难以找到另一时相的同区域数据与之匹配，并且同区域卫星影像空间分辨率也不能匹配。……