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申请/专利权人：中国矿业大学(北京)

摘要：本发明公开了一种基于云平台遥感影像镶嵌后色差条带的快速修复方法，包括以下步骤：1在GoogleEarthEngineGEE云平台获取由多景影像镶嵌而成的Landsat影像，对不同色差影像区域分割，将分割后面积小于50％的部分作为待修复影像，其余部分作为参考影像；2分别获取参考影像和待修复影像的灰度直方图累积分布函数和概率密度函数，确定其灰度阈值范围；3在GEE云平台运用随机森林方法对待修复影像进行直方图匹配，从而实现遥感影像色差的匀色处理。与现有技术相比，本发明具有适用于大范围研究区、速度快、修复效果好等优点。

主权项：1.一种基于云平台遥感影像镶嵌后色差条带的快速修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在GoogleEarthEngine云平台中获取多景需要进行镶嵌处理的Landsat影像；S2、加载Landsat影像，按照影像采集时间、目标研究区所处地理位置进行筛选影像和去云预处理操作；S3、判断目标研究区是否存在影像镶嵌后产生明显色差条带的现象，将色差不一致的区域进行分割，分割后面积小于50％的部分作为待修复影像，其余部分作参考影像；S4、分别获取参考影像和待修复影像各波段的灰度直方图，得到其各波段的累积分布函数和概率密度函数，确定其各部分影像的DN值数量和阈值范围；S5、将参考影像和待修复影像的DN值概率密度函数按照直方图进行统计，将累积分布函数按照线性曲线进行统计，根据统计的结果查看分布参考影像和待修复影像的区别；具体地，参考影像和待修复影像的概率密度函数分别为Prgr、Ptgt，参考影像和待修复影像的累积分布函数分别为Hrgr、Htgt，首先，要使待修复影像的灰度值等于参考影像的灰度值，映射关系如下：Hrgr＝Htgt 通过以上计算，可以使参考影像与待修复影像的辐射度趋于一致，由此消除影像色差，从而获得一幅色差一致的高质量卫星影像；S6、将参考影像所统计DN值和概率密度作为训练样本进行随机森林分类，并利用训练结果将参考影像的灰度值映射到待修复影像中；随机森林的算法如下：将参考影像统计的各波段DN值作为训练子集，利用随机森林函数，得出参考影像的DN值分类器；将待修复影像统计的各波段DN值的概率作为训练子集，利用随机森林函数，得出待修复影像的概率分类器；利用待修复影像随机森林概率分类器求出待修复影像DN值的概率；利用参考影像的DN值分类器将上一步骤中得到的结果进行分类，即参考影像的DN值与修复影像的DN值进行匹配，从而将参考影像DN值的概率分布映射到待修复影像中；S7、重新利用影像融合技术将参考影像和待修复影像进行融合。

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权利要求：

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