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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明涉及一种物理模型引导和曼巴结合的云去除方法，所述方法包括以下步骤：构建光学遥感云去除数据集；基于物理模型引导的云分布显著图区域划分；基于曼巴的云去除模型构建与模型参数训练；获取待处理有云光学遥感影像数据；云去除性能验证。与现有技术相比，利用显著图计算辅助分析云覆盖遥感影像受云雾干扰的程度，引导云去除模型进行针对性的参数调整，以增强模型在特定区域对信息恢复的敏感性。同时基于具有高效全局特征提取能力的曼巴状态空间模型构建云去除模型，实现薄云和厚云区域缺失信息的恢复。在薄云和厚云共存情况下，保证云去除结果在薄云区域不过度校正，厚云区域得到充分填充与优化。

主权项：1.一种物理模型引导和曼巴结合的云去除方法，其特征在于，包括以下步骤：11）构建光学遥感云去除数据集：收集成对的有云光学遥感影像和无云光学遥感影像，并进行匹配和辐射校正操作，消除不同影像间光谱差异；对收集到的大尺寸光学遥感卫星影像进行50%重叠裁切，裁切成256×256的固定大小；从多光谱图像中选择红、绿、蓝3个波段进行数据合成；通过人工目视筛选，控制有云光学影像中完全无云影像，薄云影像，厚云影像，薄云和厚云共存影像的数据比例，数据集中四种影像的比例为1：2：2：5；最终获得的数据集分为训练集和验证集，数据量分别为10000对和2000对大小为256×256的有云和无云影像切片，完成数据集构建；12）基于物理模型引导的云分布显著图区域划分：基于视觉显著性原理计算遥感影像强度、颜色和方向特征的显著图，评估遥感影像受云雾干扰的程度，根据大气辐射传输物理模型按云的光学厚度进行区域划分，以此知识辅助基于曼巴的云去除模型实现云去除；13）基于曼巴的云去除模型构建与模型参数训练：曼巴视觉状态空间基础模块采用四个方向的扫描来将二维图像转化为一维输入序列，并使用离散化的状态空间迭代公式进行建模；结合曼巴视觉状态空间基础模块的优势和影像中不同云分布区域划分的特点构建基于曼巴的云去除模型，将训练集中的有云光学遥感影像作为输入，以与之配对的无云光学遥感影像作为参考对模型进行有监督迭代训练，保存在验证集上云去除性能最佳的权重作为云去除模型的参数；14）云去除性能验证：获取待处理有云光学卫星影像数据，进行辐射校正、波段合成和裁剪处理后输入已经训练好的基于曼巴的云去除模型，最终获取云去除结果。

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权利要求：

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