针对山区范围内敌军雷达站的分布、洞库位置、交通补给线路等大目标的识别提出一种基于非局部先验的算法。首先在山区雾霾图像内采用对色彩的索引以求得聚类检测的雾霾线, 进而对雾霾线中像素的传输系数初始值进行估计, 最后, 采用最优化的算法对传输系数正则化处理, 得到无雾霾图像。

冰川对气候变化极为敏感, 其变化对区域气候、 生态及水资源等有重要影响。 对于高原山地区域而言, 使用遥感数据开展冰川变化研究时, 影像经常会有较大面积的山体阴影。 阴影使地物目标反映的信息量有所损失或受到干扰, 在遥感影像数据上难以判读。 因此, 基于遥感影像的山体阴影区冰川识别成为一个技术难点。 选择青藏高原上的大型山地冰川群为实验区, 基于Landsat 8 OLI影像数据, 分析了山体阴影区冰川与非冰川的波段反射特征, 结果表明由于阴影区直射光被遮挡, 波长较短的蓝光波段因具有更高的散射强度, 是阴影区冰川识别的优势波段; 长波波段在阴影区无论是冰川还是非冰川区域反射率都很低, 难以区分。 在此基础上提出针对山体阴影区冰川信息提取的增强指数算法, 并与常规的冰川信息提取方法进行效果对比, 结果表明增强指数方法得到的直方图分割阈值更为明显。 从冰川信息提取结果来看, 无论是空间分布还是面积误差比例, 采用优势波段的增强指数法效果最好。 在高原山地区域进行大规模冰川提取时, 采用所提出的山体阴影区冰川信息增强指数算法, 有助于提高整体工作效率。

遥感影像地形校正是提高光谱反射率反演精度的一个重要的预处理步骤。 目前已经出现了多种遥感影像地形校正模型, 这些模型各有优缺点。 针对现有地形校正模型存在的问题和不足, 在Shepherd地形校正模型的基础上, 利用更高精度的天空散射辐射计算方法对其加以改进。 将改进的地形校正模型和6S大气辐射传输模型相结合以2006年7月12日北京北部山区的Landsat 5 TM影像为数据源进行了地表光谱反射率反演试验。 从三个方面对遥感影像地形校正效果进行了检验, 结果表明该改进模型能够取得较好的地形校正效果, 校正效果优于Shepherd和C校正模型。 该改进模型是一种物理模型, 可以应用于各种光学遥感影像。