今天给大家推荐一篇文章，是我们常见的影像条带修复的文章。
本文的主要内容是：
随着云计算的发展，利用谷歌地球引擎（GEE）平台，利用长时间序列的Landsat图像进行水反演、自然灾害监测、土地利用变化等研究也逐渐成为主流。Landsat图像是目前遥感反演的最重要的图像数据源之一。由于单视角图像的时间和天气条件的变化，获得的图像辐射率也不尽相同；因此，使用月或年的时间尺度对多视角图像进行镶嵌，会导致带状色彩的变化。本研究以尤卡坦半岛海岸线50公里范围内1993年至2021年的NDWI和MNDWI作为GEE平台的研究对象，以Landsat TOA（大气顶部反射率）和SR（表面反射率）图像为研究数据，重建具有色差的镶嵌区域。利用随机森林算法对参考影像和待修复影像的DN（数字编号）值和概率分布进行独立分类和统计，并将参考影像的分类结果以直方图匹配的方式映射到待修复影像的区域。MODIS和Sentinel-2 NDWI产品被用于比较和验证。结果表明，修复后的Landsat NDWI和MNDWI图像没有出现明显的带状色差，图像堆叠更加平滑；Landsat TOA图像为研究水体提供了更好的结果，修复后的Landsat SR和TOA图像与Sentinel-2数据的相关性分别高达0.5358和0.5269。此外，GEE平台上现有的Landsat NDWI产品都不能有效消除图像波段的色差。