Landsat-7遥感影像缝隙修复算法对比分析

“Landsat-7缝隙影像修复的算法研究，李召龙，吴侃，单冰莹。本文探讨了遥感卫星Landsat-7在工作中因扫描行校正器故障导致影像出现裂缝的问题，重点研究了如何修复这些裂缝以提高遥感影像数据的利用率。文章介绍了几种修复算法，包括全局直方图匹配、局部直方图匹配、自适应窗口直方图匹配和自适应窗口回归算法，并进行了定量比较分析，旨在确定不同情况下最适合的修复方法。” 在遥感领域，Landsat-7卫星是美国地球观测系统的一个重要组成部分，其提供的高分辨率多光谱数据广泛应用于地表监测、气候变化研究等领域。然而，由于卫星的扫描行校正器故障，部分影像会出现“缝隙”现象，即影像上存在连续的缺失区域，这严重影响了数据的完整性和后续应用。 本研究中，作者李召龙、吴侃和单冰莹针对这一问题，提出了利用模拟缝隙影像进行修复的方法。他们对比分析了不同的修复算法，包括： 1. 全局直方图匹配算法：这种方法基于整个影像的统计特性，通过寻找最接近的像素值来填充缝隙，以保持整体的辐射特性一致。 2. 局部直方图匹配算法：这种算法考虑了缝隙附近区域的像素分布，使得修复后的像素值更符合局部环境特征。 3. 自适应窗口直方图匹配算法：在此方法中，匹配范围会根据图像内容自适应调整，提高了修复的精确性。 4. 自适应窗口回归算法：此算法运用回归模型，依据缝隙边缘的像素信息预测缝隙内缺失的像素值。 通过对这些算法的定量比较，研究者能够确定在特定条件下哪种修复方法最有效，从而提高修复后影像的质量和数据的可用性。这样的研究成果对于提高遥感影像的数据利用率，特别是在环境监测、资源调查和灾害评估等领域具有显著的价值。 关键词：Landsat-7；缝隙；修复算法 这篇论文深入探讨了遥感卫星数据处理中的一个重要技术问题，为未来遥感影像的修复提供了理论支持和技术参考，有助于推动遥感技术在科研和实际应用中的进一步发展。