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高清晰度遥感图像处理与分析

1.引言

高清晰度遥感图像成为近年来遥感技术发展的重要趋势。在很

多领域，如城市规划、环境保护、农业生产等都有着广泛的应用。

而对于高清晰度遥感图像处理与分析，不仅是提高图像质量，还

能挖掘图像蕴含的信息，并得出可行的决策。

2.高清晰度遥感图像处理技术

2.1去云

遥感图像中常会出现云层或其他遮挡因素，这并不利于图片处

理。对于这种情况，需要采取去云技术来处理。常用的方法有基

于纹理的分割法和基于相似度的分割法。其中基于纹理的分割法

在细节方面较优，但对于某些地区多以草地和田野为主的遥感图

像可能不太适用，而基于相似度的分割法则可以比较好地去除云

层和其他遮挡因素。

2.2图像去噪

在遥感图像处理过程中，由于自然因素等原因产生的噪声会严

重影响图像质量。因此，图像去噪处理是一个非常重要的步骤。

常用的技术有小波去噪、非局部均值（NL-Means）去噪、中值滤

波等。

2.3图像增强

对某些特定的目标区域，可以使用直方图均衡化等技术实现较

好的增强效果。当然，在处理低对比度的图像时，常见方法有基

于Retinex算法的增强法，即多尺度Retinex增强法和单尺度

Retinex增强法。

2.4特征提取

地物的特征提取是高清晰度遥感图像处理中非常核心的操作之

一。有关特征提取方法的技术比较多，其中比较常用的是神经网

络法、基于纹理特征的LBP算法、局部特征算子和SIFT技术等方

法。特征提取的目标是提取出最代表地物特征的信息，使之后的

分类更加精准。

3.高清晰度遥感图像分析技术

3.1目标检测

目标检测是一项涉及到多学科和多领域合作的任务。主要是从

遥感图像中提取、分析并定位出一些与利益相关的目标，如农作

物种类、水资源、道路交通等目标。常用的目标检测算法有级联

分类器、多任务学习法、深度学习etc。

3.2地物分类

地物分类是遥感图像分析的重要环节之一，分类结果的精准程

度直接影响到后续的分析与应用。目前，在遥感图像的分类方面，

有基于光谱方法、基于文本特征、机器学习法等。随着计算机技

术的快速发展，深度学习技术逐渐成为一种重要的方法，已经逐

步在遥感图像分类中得到应用。

3.3变化检测

遥感图像的变化检测主要是对图像进行两两比较，以深入了解

地物特征与状态的变化情况。常用的变化检测方法有多时相综合

法、基于区域域的变化检测法、基于图像差异的算法和基于前景

提取的变化检测等。

4.结论

高清晰度遥感图像的处理与分析是当今遥感技术研究中一个重

要的研究方向，其涉及到数字处理、空间技术、数据库技术等多

个学科内的共性问题。随着计算机能力的增强以及人工智能算法

的不断完善，很多原本较为困难和复杂的问题得到了解决。高清

晰度遥感图像处理与分析技术虽然目前已经取得了很多的成果，

但是，我们仍需不断探索和创新，在保证准确性和效率的前提下，

更好地服务社会。

5.参考文献

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