Landsat 7 校正.docVIP

陆地卫星Landsat-7影像坏行数据和图像修复方法研究 ? ??2006-3-22? ??中国图象网 ????? （1 哈尔滨工程大学，黑龙江 150001；2 中国科学院遥感应用研究所，北京 100101）摘要:? 美国陆地卫星Landsat-7提供的观测数据一直以来被广泛应用各个领域，但其传感器ETM+上的扫描行校正部件SLC（Scan Line Corrector）在2003年5月31日发生故障，导致Landsat-7影像出现坏行，难以正常使用。为了使剩余的78%的数据能够被利用，NASA立即组织有关科学家研究解决这一问题的方案。我们与NASA科学家密切配合，探索了五种修复方法。经过对这五种方法的尝试与试验，自适应局部回归算法得到较好效果。修复后的图像完整没有明显的修复边界，达到理想的效果。本文介绍了该算法的基本原理、流程和试验结果，并对修复效果进行了评估 。关键词： Landsat-7，坏行数据，修复方法1．前言????? 1999年4月美国发射的L andsat-7上搭载了专题扫描仪（ETM+），其空间分辨率为30m，扫描幅宽为185km。由于其出色的影像质量，Landsat-7的数据现在被世界上15个地面站所接收，广泛应用于资源调查、环境监测、地质调查、测绘、考古和规划管理等领域。数据分发也在世界各地进行，是我国现在应用最为广泛的地球观测数据。因此，该数据的损坏对这些领域造成了很大的影响。????? Landsat-7卫星上SLC部件虽然已经失效，但是Landsat-7卫星仍然在轨道上正常运行。SLC的损坏并没有影响其它器件的性能，主扫描镜继续能正常工作，具有提供有用图像数据的能力。另外，在存在坏行数据的影像上，仍然有约78%的数据是完好的。因此研究如何修复由于SLC失效而造成的数据坏行，将所得到的有坏行的数据重新利用起来，成为当前国际遥感领域中研究的热点。针对SLC失效造成的影像坏行数据，USGS/NASA专门组成了一个陆地卫星小组继续研究发掘Landsat-7系统剩余的可用价值。我们配合专家组探索了五种方法修复由于SLC失效造成的影像数据坏行。方法包括：全景直方图匹配 （Global Histogram Match）、全景差分直方图匹配 (Global Differential Histogram Match)、局部差分直方图匹配（Local Differential Histogram Match）、自适应局部回归（Adaptive Local Regression）、局部直方图匹配 (Local Histogram Match)等五种方法。本文详细介绍了自适应局部回归方法的算法原理，并对2003年6月15日和7月1日的两景SLC-Off图像进行了修复，取得了良好结果。2．图像修复的基本原理与算法2．1 图像修复基本原理?????? 图像坏行数据的修复，是将其他相同轨道号但获取时间不同的图像与原图像坏行相应位置处的数据复制出来，填充到坏行中，使带有坏行的图像完整。????? 在每一景图像中，丢失的数据大约占整个图像的22%。越靠近图像边缘的地方，坏行的宽度越大。但是，每一景图像由于受到大气的不同程度的影响,图像之间色调会有差异,如果直接将对应值填充进去,会在填充边缘产生明显的边界,影响了图像的后续处理。因此，要首先处理填充图像，尽量减少与被修复图像的色调差异，实现无缝填充。采用自适应局部回归的方法，都能够使得填充图像的色调接近于被修复图像，这样修复后的图像在填充的边缘，就不会有明显的填充边界。2．2自适应局部回归算法????? 回归分析作为研究变量间关系的统计分析方法，旨在根据统计数据寻求一个变量对另一变量或若干变量的经验公式（回归方程），以近似表示或描述变量间统计意义上的因果关系。自适应回归算法利用回归方程建立了两幅图像DN值的联系，通过计算，将填充图像的色调向被修复图像靠近。在对图像进行修复之前，填充图像必须以被修复图像为基准进行配准。然后计算图像坏道中的每一个像素点的填充值。对于坏行中的每个像素点，它的DN值是从以它为中心一个17′17大小的窗口中通过回归方程算出的。如果这个窗口中，两幅图像都有值的像素点个数N144，则窗口增大为19′19，21′21，直到N144为止。填充值计算如下： 其中，a为增益，b为偏差，DNt为被修复图像的DN值，DNs为填充图像的DN值，DNti为被修复图像上第i点的DN值，DNsi为填充图像上第i点的DN值。最后，将计算出的填充值最终填充到被修复图像相应位置中。由于在整景图像上坏道的宽度在不同位置各有不同，其中左侧的坏道宽度最大，被修复图像和填充图像某些地方都是坏道，无法进行填充修复，因此就要再利用另一幅（或几幅