（1 哈爾濱工程大學(xué)，黑龍江 150001；2 中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所，北京 100101）
摘要: 美國陸地衛(wèi)星Landsat-7提供的觀測數(shù)據(jù)一直以來被廣泛應(yīng)用各個領(lǐng)域，但其傳感器ETM+上的掃描行校正部件SLC（Scan Line Corrector）在2003年5月31日發(fā)生故障，導(dǎo)致Landsat-7影像出現(xiàn)壞行，難以正常使用。為了使剩余的78%的數(shù)據(jù)能夠被利用，NASA立即組織有關(guān)科學(xué)家研究解決這一問題的方案。我們與NASA科學(xué)家密切配合，探索了五種修復(fù)方法。經(jīng)過對這五種方法的嘗試與試驗，自適應(yīng)局部回歸算法得到較好效果。修復(fù)后的圖像完整沒有明顯的修復(fù)邊界，達到理想的效果。本文介紹了該算法的基本原理、流程和試驗結(jié)果，并對修復(fù)效果進行了評估 。
關(guān)鍵詞： Landsat-7，壞行數(shù)據(jù)，修復(fù)方法
1．前言
1999年4月美國發(fā)射的L
其中，a為增益，b為偏差，DNt為被修復(fù)圖像的DN值，DNs為填充圖像的DN值，DNti為被修復(fù)圖像上第i點的DN值，DNsi為填充圖像上第i點的DN值。
最后，將計算出的填充值最終填充到被修復(fù)圖像相應(yīng)位置中。
由于在整景圖像上壞道的寬度在不同位置各有不同，其中左側(cè)的壞道寬度最大，被修復(fù)圖像和填充圖像某些地方都是壞道，無法進行填充修復(fù)，因此就要再利用另一幅（或幾幅）圖像，遵循同一過程，再修復(fù)一遍，直至完全修復(fù)。
2．3 算法流程圖
自適應(yīng)局部回歸算法的軟件實現(xiàn)流程圖，如圖1。
圖1 自適應(yīng)局部回歸流程圖
2．4 圖像修復(fù)結(jié)果
文中選用兩景是Landsat-7的SLC-Off數(shù)據(jù)，軌道號為37/37。被修復(fù)圖像的獲取時間是2003年6月15日，填充圖像時間是2003年7月1日。文中裁取了一塊512´512的子區(qū)進行實驗。這塊地區(qū)的地物主要是山區(qū)。
2．5 圖像修復(fù)效果評價
通常，引起兩景圖像不同的因素主要集中于幾個方面。一方面是大氣對光線的吸收、氣溶膠引起的光線散射和雙向反射比分布函數(shù)的影響帶來的每一景圖像的色調(diào)不同。另一方面云層的遮蔽、地表上的地物變化、植被長勢的變化等生物氣候?qū)W的影響引起兩幅圖像的不同。
圖2中a圖是2003年6月15日landsat-7 ETM+ 圖像上一塊512´512子區(qū),即要修復(fù)的圖像。b圖是與a圖同一地區(qū),2003年7月1日獲取的圖像，即填充圖像。引起兩景圖像不同的主要因素是大氣的影響。兩景圖像在亮度和色調(diào)上有所差異，經(jīng)過自適應(yīng)局部回歸的處理，使得這種差異變小，由圖3可以看出，得到的修復(fù)后圖像沒有明顯的填充邊界。修復(fù)的效果達到的預(yù)期要求。
3．結(jié)論與討論
由上面的修復(fù)結(jié)果可以看出，采用自適應(yīng)局部回歸的算法對由于SLC失效造成的圖像壞道進行修復(fù)具有比較理想的效果。經(jīng)過一幅或幾幅填充圖像修復(fù)后的圖像沒有明顯的填充邊界，色調(diào)上比較一致，能夠?qū)ζ溥M行進一步的圖像處理，進而應(yīng)用到一些對圖像時相性要求不高領(lǐng)域中。
但是，在整景圖像中，并不是每個地方的修復(fù)都能達到預(yù)期的目的。地表的植被生長發(fā)生變化是帶來效果不理想的主要原因。云層的覆蓋造成地物不可知。因此在選擇填充圖像的時候，一是盡量選擇沒有云層覆蓋，并且地表變化較少、沒有積雪覆蓋的圖像，二是所選的填充圖像盡量在時間上與被修復(fù)圖像相近，盡可能的保證兩景圖像變化不大。
參考文獻
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Research on the Recover of Landsat 7 SLC-Off Images
Shou Jingwen1 Chen Xue2
(1 Harbin Engineering University 150001;
2 Institution of Remote Sensing Application, Chinese Academy of Science)
Abstract: An instrument malfunction occurred onboard Landsat 7 on May 31,2003. The problem was caused by failure of the Scan Line Corrector (SLC),and the problem appears to be permanent. Some regular bad lines present on the SLC-Off scenes which can’t be used anomaly. However, the total useful data of image has been estimated to be approximately 78% over a given scene. In order to use the remained data, the Landsat Science Team is exploring the means to recover the images. Under the instruction of the NASA scientists, we tried many methods, and this paper introduced Adaptive Local Regression in detail. The experiment result indicates that this method is an effective method for the recover of Landsat 7 SLC-Off Images.
Key words: Landsat-7; SLC-Off images; recover
