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基于不对称高斯算法的MODIS LAI降噪研究

作　者: 李晓丽
导　师: 童玲
学　校: 电子科技大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 遥感图像降噪不对称高斯滤波叶面积指数结果评价
分类号: TP79
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

植被叶面积指数(LAI)是研究植被冠层结构的一个重要参数,它控制着植被的许多生物物理过程,同时也为植冠表面最初能量交换提供结构化定量信息。而遥感技术本身的优势为研究大区域植被提供了有效途径。但是由于MODIS叶面积指数(LAI)数据获得过程中受到多方面因素的影响,例如云,大气污染等,使获得的数据存在大量的噪声,影响了MODIS叶面积指数(LAI)数据的精度,从而降低了叶面积指数遥感图像的实用价值。因此,针对叶面积指数遥感数据的降噪成为具有重大意义的研究课题。在本文中,研究了常用的MODIS遥感数据降噪算法特点,然后提出了利用不对称高斯算法具体实现MODIS叶面积指数数据的降噪。本文的主要内容如下:1.阅读大量的国内外文献,总结了遥感领域的发展态势、课题的研究背景以及目前国内外相关领域的研究现状。另外,介绍了本文研究的主要内容及论文结构。2.说明了MODIS遥感图像降噪的基本流程,并整理研究了常用的MODIS遥感图像降噪算法思想。针对各种算法的特点,最后提出了本论文中运用的不对称高斯算法。3.不对称高斯滤波算法实现说明,其中包括算法中数据的输入部分、输出部分及不对称高斯算法中核心部分的实现。4.实验结果及其评价,本文通过图像,象素点及植被类型等多种形式来表述实验结果,对实验结果评价通过两部分完成:横向,与其它降噪结果作对比;纵向,与实地测量数据作对比。通过两种比较方式,可以有效地了解不对称高斯滤波的降噪效果。本论文得到国家科技部国际科技合作重点项目计划项目“地表参数反演与四维同化遥感数据产品”(2004.4-2007.3)(编号:2004DF100359)”资助,在此致谢。

基于不对称高斯算法的MODIS LAI降噪研究

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