吴素霞，宋士涛，张电学，杨会民，谢新宇，常连生

(河北科技师范学院，河北 秦皇岛，066600)

EOS/MODIS资料近年来在我国自然灾害和生态环境监测中发挥着重要的作用，但云覆盖的存在严重地影响到实时监测和服务产品的正常发布，也影响到服务的实效和精度。云覆盖是遥感影像处理中最常遇见的噪声之一，它不仅对图像的处理带来许多困难，而且会影响后续的图像识别、分类精度等，有时甚至无法进行，从而降低了图像的利用率。如何有效地去除云的影响，以恢复地面景物的本来面目，提高遥感影像数据的利用率和精度，一直受到国内外学者的关注。目前国内外有关剔除遥感图像中云的影响的研究方法很多，主要包括主成分分析法、缨帽变换法、傅立叶变换法、同态滤波法、空间域滤波、比值处理等［1～9］。前人对云的去除方法，大都是在对云区处理的同时对无云区的信息也有所改变，为此，本研究试图在最大限度地保留原图像信息的前提下，对MODIS遥感数据中云剔除的方法进行研究。

1 资料来源

本研究采用的数据是由青海省遥感中心提供的MODIS LD2卫星资料，该资料已经经过了数据定标、辐射校正、几何校正、投影变换等预处理。MODIS在电磁波谱上有36个波段(其中可见光、近红外20 个，热红外 16 个)，CH1(0．66 μm)，CH2(0．87 μm)，CH4(0．55 μm)，CH6(1．64 μm)，CH18(0．935 μm)，CH31(11 μm)和CH32(12 μm)这7个波段对云、云中水汽、温度以及气溶胶有敏感性。

2 主要研究方法

为保证无云区信息不改变、有云区信息得到恢复，本研究分两个步骤进行。首先将资料中针对不同厚度的云区(薄云和厚云)采用不同的方法进行云的剔除，然后恢复无云区的信息，以达到在去除资料中云干扰的同时又保证了无云区信息不改变的目的。……