太阳耀光的偏振分析

在水质遥感中,消除水表的太阳耀光是从遥感数据中获取水体信息的关键步骤.通过计算在不同风速和不同太阳天顶角的条件下太阳耀光的偏振度和反射率,分析了利用平行偏振片消除太阳耀光的效果.计算结果表明,当传感器以较小的天顶角对水面进行观测时,偏振片对太阳耀光的过滤作用有限.但是当太阳天顶角较大,传感器在太阳的镜面反射方向附近对水面进行观测时,平行偏振片可以显著地消除水表的太阳耀光.尤其当风速较大时,太阳耀光散布范围大,难以完全回避,此时平行偏振片可以有效地削弱耀光,凸现离水辐射信号,有望提高水体信息提取的精度.

遥感图像的DCT域处理方法研究

目的在压缩域进行遥感数据处理,以简化运算,减少运算量,提高运算速度。方法通过离散余弦变换(DCT)实现遥感图像在空间域和压缩域间的变换,结合实例用两种滤波器对遥感图像在压缩域进行了处理。结果通过离散余弦变换,图像由空间域变到了DCT域,在DCT域用指数低通滤波器去噪,高通滤波器提取地面特征边缘信息。结论在压缩域进行遥感图像处理,不但可简化运算,减少运算量,而且可使处理速度大大提高。

PCA变换下超光谱图像自适应降维算法仿真

图像降维处理在众多领域中受到广泛的应用,作用也日益凸显。针对当前算法图像自适应降维效果差、降维效率低的问题,提出PCA变换下超光谱图像自适应降维算法。将超谱图像的每个波段当作二维矩阵,选取出其中的主成分,对超谱图像翻转,建立数据模型,经过变换后,超谱图像可以获得对应的向量,对数据模型做转换;分析超谱图像中的信号和噪声,提取子空间中所有的图像信息,采用一种随机变量的偏度形式对多元数据正态分布检验,可以得到数据样本,在规定的显著水平下,获取到超谱图像的投影子空间;在此基础上,建立超谱图像的样本矩阵,并分析每一行以及每一列向量的个数,计算数据不同维度之间的协方差来求取数据均值,通过构建模式矩阵可以获得超谱图像自适应降维后的矩阵,最终实现了超谱图像的自适应降维。实验结果表明,提出算法对超谱图像自适应降维后所得图像的清晰度较高,并且降维的计算时间较短,得到了降维效果好和降维效率高的结果。