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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明提供一种修复VIIRS遥感影像中卫星天顶角缺失值的方法，涉及夜光遥感数据处理技术领域，本申请所提供的一种修复VIIRS遥感影像中卫星天顶角缺失值的方法，其基于天顶角数据在空间分布上的线性特征，利用线性回归进行数据修复。因此该方法能有效克服对外部数据的依赖问题，能有效应对大范围的数据缺失问题。使用该方法能准确预测和修补缺失的天顶角信息，显著降低修复误差，从而提升遥感数据处理的质量和应用效果。该方法具有实用性和可操作性，在遥感影像处理、环境监测和气象分析等领域具有广泛的应用前景。

主权项：1.一种修复VIIRS遥感影像中卫星天顶角缺失值的方法，其特征在于：包含以下步骤：S1：收集研究区边界矢量数据和待修复天顶角栅格数据，并生成背景格栅；S2：影像融合：步骤如下所示：A1：定义基础函数read_tif，raster_to_geocoord，geocoord_to_raster；A2：利用read_tif函数分别读取背景栅格栅格数据和待修复天顶角栅格数据，分别获取他们的单波段图像数据、地理转换参数和投影信息；A3：利用gdal的相关库函数创建与背景栅格数据具有相同像元尺寸，地理转换参数和投影信息的输出栅格文件及输出栅格数据集；A4：遍历背景栅格数据，根据待修复天顶角栅格数据像元值的有效性对背景栅格数据像元值进行更新；A5：利用gdal的WriteArray函数将更新后的背景栅格数据写入影像融合数据集，生成最终的影像融合文件；S3：影像重分类：首先设定有效值区间[0,90]，对影像融合数据集进行有效值过滤、计算CDF、计算重分类分组边界、根据重分类分组边界重新计算直方图、定义重分类规则、根据重分类规则进行重分类；S4：旋转角估算；S5：影像旋转；S6：缺失值修复；包含以下步骤：获取图像尺寸；计算图像各列回归系数；计算每行对应各列的线性回归值；按行遍历图像，修补缺失值；S7：影像回转，对缺失值修复后的图像，按照S4中的avg_slope_angle进行反向旋转，旋转过程和S5一致；S8：影像裁剪：设置ArcPy的工作空间，使用ArcPy的Clip_management函数按研究区边界矢量数据裁剪经影像回转后的修复图像，其中无效值设为-999。

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权利要求：

百度查询： 南通大学 一种修复VIIRS遥感影像中卫星天顶角缺失值的方法