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Landsat卫星图像云层去除算法研究的开题报告

一、选题背景和意义

Landsat卫星系统是美国国家航空航天局(NASA)与美国地质调查局(USGS)联合推出的一套地球观测卫星，其传感器可以在一定程度上获取地球表面反射率（地表的反射比例）、热辐射、辐射亮度等各种信息数据。这些数据集合形成了空间分辨率、时间序列的地表覆盖变化的信息，在生态环境和资源管理、气候变化监测、灾害评估等领域具有重要的意义和应用。

但由于近地表的环境常常受到云层和雾霾等大气干扰，使得地表的许多信息无法获取和应用。因此，为了充分利用Landsat卫星数据，需要开发一种可靠的云层去除算法，有效地解决地表反射率数据的质量问题。

二、研究内容和目标

本文将研究一种在Landsat卫星图像中去除云层的有效算法，提高遥感数据的精度和可靠性，使得在干扰条件下也能够获得精确的地表反射率等必要的信息。

本文研究的主要内容包括以下几个方面：

1.Landsat卫星影像云检测和云缺陷定位。

2.云层去除方法的确定以及可靠性验证。

3.针对影像云检测和去除过程中存在的问题，设计并优化云层去除算法。

4.实验验证，评价算法的有效性和可行性。

三、研究方法和步骤

1.收集Landsat卫星影像数据。

2.针对不同的云检测和去除方法，开展实验对比分析，确定云层去除方法。

3.针对云层去除方法中存在的问题，优化算法并进行实例验证。

4.分别采用不同的质量评价参数，对比分析实验结果，得出最优算法。

四、预期结果和意义

本文研究的云层去除算法应用于Landsat卫星数据处理中，能够大大提高数据质量和科学可靠性，为环境资源管理，灾害监测，气候变化等领域的决策提供强有力的支持。

同时，本文也能够将欧美国家在Landsat卫星数据处理领域独步天下的技术引入到国内，并为在卫星遥感领域的人才培养、科技技术创新等方面，提供新的实践和研究方向。