技術(shù)特征：

1.一種無效像元的補(bǔ)償方法，其特征在于，包括：

根據(jù)無效像元間的位置關(guān)系，對(duì)無效像元進(jìn)行粗分類，確定孤立無效像元V_iso(i,j)和連通無效像元

根據(jù)圖像分類法，對(duì)遙感圖像進(jìn)行粗分類，得到粗分類結(jié)果，記為Class(k)，其中k∈[1,K]，表示分類數(shù)；

根據(jù)無效像元在遙感圖像中的位置，結(jié)合無效像元的粗分類和遙感圖像的粗分類，對(duì)所述無效像元進(jìn)行二次分類，確定單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)、單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)、邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)和邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)；

依次對(duì)所述單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)、單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)、邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)和邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值進(jìn)行補(bǔ)償。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)無效像元在遙感圖像中的位置，結(jié)合無效像元的粗分類和遙感圖像的粗分類，對(duì)所述無效像元進(jìn)行二次分類，確定單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)、單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)、邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)和邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)，包括：

若孤立無效像元V_iso(i,j)滿足且在N×N的領(lǐng)域內(nèi)滿足則確定孤立無效像元V_iso(i,j)為單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)；其中，

GSD為可見光近紅外面陣CMOS相機(jī)的地面采樣分辨率；

若連通無效像元集內(nèi)的任一連通無效像元都滿足且在N×N的領(lǐng)域內(nèi)滿足則確定連通無效像元V_con(i,j)為單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)；

若孤立無效像元在N×N的領(lǐng)域內(nèi)滿足且至少滿足則確定孤立無效像元V_iso(i,j)為邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)，其中(k,l)∈([1,K]∩(k≠l))；

若連通無效像元集內(nèi)的任一連通無效像元在N×N的領(lǐng)域內(nèi)都滿足且至少滿足則確定連通無效像元V_con(i,j)為邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次對(duì)所述單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)、單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)、邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)和邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值進(jìn)行補(bǔ)償，包括：

利用單調(diào)區(qū)域中像元與周圍像元之間的高度相關(guān)性，采用漸變權(quán)重方法，分別對(duì)單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)和單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值進(jìn)行補(bǔ)償；

在對(duì)所有單調(diào)區(qū)域內(nèi)的無效像元進(jìn)行補(bǔ)償后，利用邊緣區(qū)域內(nèi)像元的混合像元特性，采用線性混合光譜模型方法，分別對(duì)邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)和邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值進(jìn)行補(bǔ)償。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用單調(diào)區(qū)域中像元與周圍像元之間的高度相關(guān)性，采用漸變權(quán)重方法，分別對(duì)單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)和單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值進(jìn)行補(bǔ)償，包括：

根據(jù)如下公式1，分別對(duì)單調(diào)區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_mono-iso(i,j)和單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值DN_mono(i,j)進(jìn)行補(bǔ)償：

其中：

flag(i+m,j+n)為N×N領(lǐng)域內(nèi)位置(i+m,j+n)處的無效像元判別指示：若某一像元是無效像元，則flag(i+m,j+n)＝0；若某一像元不是無效像元，則flag(i+m,j+n)＝1；

表示漸變權(quán)重因子；

DN(i+m,j+n)為N×N領(lǐng)域內(nèi)位置(i+m,j+n)處的遙感圖像的數(shù)值字。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在根據(jù)公式1對(duì)單調(diào)區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_mono-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值DN_mono(i,j)進(jìn)行補(bǔ)償時(shí)，所述方法還包括：

根據(jù)所述公式1對(duì)單調(diào)區(qū)域內(nèi)的所有連通無效像元，按照從外向內(nèi)層層補(bǔ)償?shù)姆绞?，逐層進(jìn)行補(bǔ)償。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用邊緣區(qū)域內(nèi)像元的混合像元特性，采用線性混合光譜模型方法，分別對(duì)邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)和邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值進(jìn)行補(bǔ)償，包括：

根據(jù)如下公式2，分別對(duì)邊緣區(qū)域內(nèi)的孤立無效像元V_edge-iso(i,j)和邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值DN_edge(i,j)進(jìn)行補(bǔ)償：

其中：

和為無效像元(i,j)在類Class(k)和Class(l)的非無效像元行平均值；

p＝[p(k) p(l) p(0)]^T，表示線性混合光譜因子。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

確定N×N領(lǐng)域內(nèi)與無效像元(i,j)到邊緣距離相等的q∈[1,Q]個(gè)非無效像元；

根據(jù)確定的q∈[1,Q]個(gè)非無效像元和所述公式2，建立如下矩陣方程1：

將根據(jù)最小范數(shù)解解算得到的矩陣方程1的最優(yōu)解作為所述線性混合光譜因子。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在根據(jù)公式2對(duì)邊緣區(qū)域內(nèi)的連通無效像元V_edge-con(i,j)對(duì)應(yīng)的數(shù)字值DN_edge(i,j)進(jìn)行補(bǔ)償時(shí)，所述方法還包括：

根據(jù)所述公式2對(duì)邊緣區(qū)域內(nèi)的所有連通無效像元，按照從外向內(nèi)層層補(bǔ)償?shù)姆绞剑饘舆M(jìn)行補(bǔ)償。