插件修復(fù)遙感圖像方法

1、 遙感影像條帶修復(fù)2015/10/9目錄一技術(shù)流程圖2二目的及內(nèi)容22.1 目的22.2 內(nèi)容2三數(shù)據(jù)下載3四添加補丁3五去條帶45.1 landsat_gapfill插件去條帶45.2 tm_destripe插件去條帶6六分析8七總結(jié)9一 技術(shù)流程圖2013年LANDSAT7上海影像添加去條帶補丁去條帶分析總結(jié)圖1 技術(shù)流程圖tm_destripelandsat_gapfilltm_destripe插件修復(fù)條帶landsat_gapfill插件修復(fù)條帶二 目的及內(nèi)容2.1 目的學(xué)會下載LANDSAT_7 ETM+影像和修復(fù)條帶2.2 內(nèi)容（1）LANDSAT_7 ETM+影像下載（2）tm_

2、destripe插件修復(fù)條帶（3）landsat_gapfill插件修復(fù)條帶三 數(shù)據(jù)下載到地理空間數(shù)據(jù)云下載行列號為118 038的上海部分影像，時間為2013年5月1日，經(jīng)度為121.92，緯度為31.73，云量為0，如圖2所示。圖2 landsat數(shù)據(jù)信息由于Landsat-7 ETM+機載掃描行校正器（SLC）故障導(dǎo)致2003年5月31日之后獲取的圖像出現(xiàn)了數(shù)據(jù)條帶丟失，嚴(yán)重影響了Landsat ETM遙感影像的使用。因此需要對LANDSAT-7 ETM+影像進行去條帶處理，以方便對影像信息的提取及研究分析。四 添加補丁ENVI去條帶補丁有tm_destripe和landsat_gapf

3、ill,常用的補丁為tm_destripe。將補丁插件添加到根目錄對應(yīng)文件夾下，ENVI4.8為：C:Program Files (x86)ITTIDLIDL80productsenvi48save_add，ENVI5.1為：C:Program FilesExelisENVI51classicsave_add重啟ENVI軟件，即可使用去條帶插件。五 去條帶5.1 landsat_gapfill插件去條帶ENVI條帶修復(fù)的方法有兩種，分別為：A差值修復(fù)：利用同一景影像完好的數(shù)據(jù)部分對數(shù)據(jù)縫隙進行差值。B. 回歸修復(fù)：a.利用故障前的正常數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)縫隙進行填充；b.或者是利用多景不同時相的異常數(shù)據(jù)

4、生成一景縫隙填充的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。ENVI去條帶方法有三種，分別為（1）國科平臺在線兩種方法（2）ENVI去條帶補?。?）ERDAS去條帶模塊。而國科平臺上提供了兩種修復(fù)方法，分別是：多影像局部自適應(yīng)回歸分析模型(2-b)和多影像固定窗口回歸分析模型(2-b)。有在線試過第一種回歸分析模型，結(jié)果顯示如下：可以看到條帶缺失得到很大的改善，但條帶插值的部分和周圍的像元有明顯的區(qū)別，插值效果不太理想。這里使用的是ENVI去條帶補丁的方法。打開下載的LANDSAT影像，如圖3所示圖3 LANDSAT影像從圖像中可以看出，影像中存在著較多的黑色條紋，對影像的判讀及信息的讀取造成了較大的影像，需對影像進行去條帶

5、處理。打開去條帶工具Landsat Gapfill，如圖4.圖4 條帶縫隙選擇第一個單個文件縫隙填充（三角剖分）用的是三角插值，后兩個為雙波段縫隙填充，區(qū)別在于匹配的時候是用全局直方圖，還是用局部直方圖。執(zhí)行條帶修復(fù)，得到圖5的結(jié)果影像。圖5 條帶修復(fù)結(jié)果擇圖6 條帶修復(fù)前后影像比較（a修復(fù)前條帶影像b修復(fù)后影像）a修復(fù)前條帶影像b修復(fù)后影像像5.2 tm_destripe插件去條帶tm_destripe插件的功能是采取多影像局部自適應(yīng)回歸分析模型或多影像固定窗口回歸分析模型對影像條帶進行修復(fù)。是針對單波段進行條帶修復(fù)。如圖7為影像數(shù)據(jù)及掩膜數(shù)據(jù)的選擇圖7 影像數(shù)據(jù)及掩膜數(shù)據(jù)選擇如圖7，選擇單

6、波段和相應(yīng)的掩膜數(shù)據(jù)后，執(zhí)行條帶修復(fù) ，如圖8為波段2的修復(fù)結(jié)果圖8 波段2條帶修復(fù)結(jié)果A 波段2圖像b 波段2條帶修復(fù)結(jié)果執(zhí)行操作，得到各波段條帶修復(fù)結(jié)果，將6個波段組合，得到修復(fù)結(jié)果影像。如圖9所示。圖9 條帶修復(fù)前后影像比較（a修復(fù)前條帶影像b修復(fù)后影像）a修復(fù)前條帶影像b修復(fù)后影像像將tm_destripe修復(fù)結(jié)果和landsat_gapfill修復(fù)結(jié)果進行比較，如圖10所示，圖9 條帶修復(fù)前后影像比較（a修復(fù)前條帶影像b修復(fù)后影像）a修復(fù)前條帶影像b修復(fù)后影像像從結(jié)果中可以看出，tm_destripe修復(fù)的結(jié)果沒有l(wèi)andsat_gapfill修復(fù)結(jié)果好，造成差異的原因可能是因為tm

7、_destripe是對單波段圖像進行修復(fù)，將修復(fù)好的波段組合即個波段結(jié)果疊加，結(jié)果會出現(xiàn)縫隙，圖像不能完全連接?？梢詫Y(jié)果再進行修復(fù)，能夠得到較清晰的影像。六 分析landsat_gapfill插件ENVI條帶修復(fù)的方法有兩種，分別為：A差值修復(fù)：利用同一景影像完好的數(shù)據(jù)部分對數(shù)據(jù)縫隙進行差值。B. 回歸修復(fù)：a.利用故障前的正常數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)縫隙進行填充；b.或者是利用多景不同時相的異常數(shù)據(jù)生成一景縫隙填充的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。tm_destripe插件的功能是采取多影像局部自適應(yīng)回歸分析模型或多影像固定窗口回歸分析模型對影像條帶進行修復(fù)，是對單波段條帶進行修復(fù)。兩種修復(fù)方法都是利用一定的算法，根據(jù)無數(shù)據(jù)區(qū)域周圍的數(shù)據(jù)推算出無數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)值，因為修復(fù)后的數(shù)據(jù)為推算出的數(shù)據(jù)，不是地表真實的信息，因此，修復(fù)的遙感圖像與真實地表在地形、地貌、地類等方面存在一定的偏差，會導(dǎo)致研究的內(nèi)容產(chǎn)生變化，如土地利用變化等。因此，修復(fù)后得到的影像數(shù)據(jù)存在誤差，對土地調(diào)查，土地規(guī)劃和土地利用變化等利用遙感影像研究內(nèi)容的結(jié)果數(shù)據(jù)不精確，只能進行大概的研究二不能進行精確的數(shù)據(jù)研究。但是條帶修復(fù)后有利于地物的識別和分類，能夠完善影像信息，滿足研究人員的需要，方便對影像信息的判讀和提取，對地球表面的研究提供了很大的助力。七 總結(jié)除了利用tm_destripe插件和landsat_gapfi