ENVI高分五号去除云层的方法

这篇文章介绍了ENVI高分五号去除云层的方法，分享给大家做个参考，收藏Java资料网收获更多编程知识

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问题描述

问题遇到的现象和发生背景：
高分五号某地区的图像 已经经过辐射定标、大气校正（FLAASH Easy-to-use、FLAASH大气校正工具两种方法都试过）、正射校正，但是仍存在一些较薄的云层。问题：还需要怎样才能去除这些云层

操作环境、软件版本等信息：
ENVI5.6版本

我想要达到的结果：
去除云层且尽量不影响精度

解决方案

  如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

在使用ENVI对高分五号（GF-5）卫星影像进行去云操作时，薄云或云层的存在确实会影响影像的质量。去除这些云层而不影响图像的精度，是一个复杂的图像处理任务，通常需要借助多光谱或超光谱信息，以及一些高级图像处理技术。以下是几种常用的方法，可能适合你的场景：

1. 基于光谱特征的云检测与去云

高分五号的多光谱数据可以帮助你利用光谱差异来区分云层与地物。典型的方法是使用光谱指数来区分云和其他地表物体，例如：

• 云指数（Cloud Index, CI）：CI可以通过近红外和短波红外波段组合计算出来，用于检测高反射率的云层。
• 云掩膜（Cloud Masking）：你可以使用ENVI的“Fmask工具”或者手动设置阈值来生成云掩膜。

实施步骤：

1. 计算云指数：可以基于波段组合公式如 CI = (SWIR - NIR) / (SWIR + NIR) 来计算云指数。如果你的图像包含短波红外（SWIR）和近红外（NIR）波段，云层通常表现为高反射，而地物则表现为低反射。

2. 生成云掩膜：基于CI的结果，设定一个合理的阈值（可以通过查看直方图或样本点确定），生成云掩膜。

3. 应用云掩膜：将云掩膜应用到影像中，遮蔽云层区域，或填充这些区域。

2. 替换云区域的方法

通过将云层掩膜应用到影像之后，你可以用其他影像数据来替换云层部分。常见的替换方法有：

• 多时相图像融合：使用相同区域的不同时间的影像替换被云层遮盖的区域。这种方法需要多时相数据，且必须确保其他影像无云或云较少。

• 邻近像素插值法：对于小范围的云层，你可以使用ENVI中的空间插值工具，通过附近的无云像素对云层区域进行插值填充。

实施步骤：

1. 使用无云影像：从同一区域但无云的时相影像中提取数据，将云层部分替换。
2. 使用插值技术：针对小面积的云层，可以使用ENVI的插值工具，如 IDW（反距离加权）或者其他的空间插值方法，来填充云层部分。

3. 主成分分析（PCA）去云

主成分分析是一种基于数据变换的方法，可以用于去除一些特定的噪声或干扰。在ENVI中，可以使用PCA分析识别并去除云层的影响。

实施步骤：

1. 进行PCA变换：使用ENVI的PCA工具对影像进行主成分变换。
2. 查看主成分图像：检查不同主成分图像，其中通常某一主成分包含了大部分的云层信息。
3. 去除包含云层的主成分：你可以选择去除包含云层的主成分，保留其余的主成分进行图像重建。

4. 基于深度学习的方法

如果你的数据量比较大，也可以考虑使用深度学习方法来去除云层。近年来，卷积神经网络（CNN）等方法已经在去云方面有了一些应用。

实施步骤：

1. 训练数据集：首先你需要准备一个包含有云和无云的影像数据集。
2. 模型训练：使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架训练一个去云模型。
3. 模型应用：将训练好的模型应用到影像上，自动检测并去除云层。

5. 使用ENVI的“Cloud Removal”工具

ENVI新版本中（如ENVI 5.6）可能内置了一些去云工具，像是基于对象的分类工具或基于规则的分类方法，可以用来检测和去除云层。可以尝试使用这些内置工具，可能会事半功倍。

总结

去除薄云层的几个常用方法包括：

• 云掩膜与指数法：使用光谱特征区分云层并生成掩膜。
• 图像融合法：通过无云影像替换有云影像中的云层部分。
• 主成分分析法：通过主成分分析去除特定的云层信息。
• 深度学习法：使用训练好的深度学习模型自动去云。

你可以根据具体的数据和精度需求选择合适的方法，并且可以尝试多种方法结合使用以达到最佳效果。

  希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

  PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

  若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

  如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。

  ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。

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