GEE案例分析——Sentinel-1数据的地形校正和斑点滤波Lee-sigma

最新推荐文章于 2025-01-08 02:00:00 发布

此星光明

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分类专栏： GEE案例分析文章标签： sentinel 计算机视觉人工智能地形校正 gee 滤波 lee

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本文介绍了Lee-Sigma滤波在处理Sentinel-1合成孔径雷达图像中的斑点噪声抑制，结合了Lee滤波器的自适应性和Sigma滤波器的概率密度函数。Sentinel-1作为欧洲空间局的地球监测卫星，其C波段雷达数据在环境监测、灾害管理等领域有广泛应用。文章还探讨了Sentinel-1数据的获取、处理以及多极化特性，并展示了地形校正前后对比的效果。

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Lee-Sigma滤波

Lee-Sigma滤波是一种用于处理合成孔径雷达(SAR)图像中斑点噪声的算法。它基于Lee滤波器的原理，并引入了Sigma滤波器的概念，以改进对噪声的抑制效果，同时尽量保持图像的细节。下面是Lee-Sigma滤波的基本原理和步骤：

1. **基本原理**：Lee滤波器是一种自适应的统计滤波器，它利用图像中每个像素点周围邻域像素的统计信息来估计该像素点的噪声，并对其进行滤波。Lee滤波器通过计算每个像素点周围邻域窗口内的像素值的均值和方差，来估计该像素点的噪声水平。然后，根据噪声的估计值和预先设定的噪声模型参数，利用统计推断方法对该像素点进行滤波处理。

2. **Sigma滤波器的引入**：Sigma滤波器是一种基于高斯分布的概率密度函数来滤除噪声的方法。它通过对滤波窗口内落在中央像素的两个Sigma范围内的像素进行平均来滤除影像噪声。高斯分布的两个Sigma概率是0.955，即高斯分布随机样本的95.5%都落在其均值的两个标准偏差范围内。

3. **Lee-Sigma滤波的步骤**：
- 首先，使用Lee滤波器对图像进行初步滤波，得到初步去噪的图像。
- 然后，利用Sigma滤波器的原理，对Lee滤波后的图像进行进一步的处理。具体来说，就是在滤波窗口内，只对那些落在中央像素两个Sigma范围内的像素进行平均，以此来替代中央像素的值。
- 通过这种方