遥感影像的预处理工作是遥感数据应用的基础,去除云雾对影像数据的影响是影像预处理工作的重要组成部分。本文以“高分一号”卫星为例,研究高分辨率卫星遥感影像的去雾方法;选择“高分一号”作为研究对象,主要是因为它是我国高分系列首发星,研究“高分一号”卫星影像去雾的方法对其他高分辨率影像去雾具有一定的借鉴意义。为了完成单幅“高分一号”卫星影像的去雾工作,本文所做内容为以下几个方面:1.介绍雾霾条件下高分辨率遥感影像的成像原理,研究含雾霾影像的影像退化模型,同时通过研究含雾遥感影像的空间分布特性、空间频率特性和电磁波谱特性,为后面的去雾进行提供理论依据。2.根据分析的含雾影像特征总结了几种适合于单幅高分影像去雾的算法原理:包括同态滤波法,利用傅里叶变换后雾霾信息主要存在于空间频率域内的低频部分来对含有雾霾的高分影像进行处理;波段计算重组融合法,利用不同波段受雾霾影像程度的不同来对含有雾霾的高分影像进行处理;基于暗原色先验去雾的方法,利用暗原色统计先验作为去雾处理的收敛条件来对含有雾霾的高分影像进行处理。3.利用晴空无雾的高分遥感影像统计真彩色、假彩色遥感影像的暗原色,验证遥感影像的暗原色先验。根据统计结果发现,晴空无雾遥感影像符合暗原色统计先验,即基于暗原色统计先验对高分遥感影像进行雾霾去除。4.采用三种去雾方法对高分一号卫星影像进行了去雾处理,通过设置熵、能量、标准差和平均梯度四个影像质量评估参数来对处理好的图像进行评估,利用去雾前后的真彩色影像、假彩色影像来对比影像去雾前后的变化;同时与临近时相的晴空无雾影像进行对比检测算法的去雾效果。5.以NDVI为基础设计设计一组指标对改进暗通道去雾算法的去雾效果进行定量分析。根据结果可得,应用改进后暗通道去雾算法进行去雾处理后的遥感数据能够应用于定量遥感应用,提高了遥感数据的可用性及有效性。6.对比三种方法去雾效果发现,对于高分辨率卫星遥感影像来说,同态滤波算法去雾在浓雾部分去雾效果较差,丢失了部分细节信息,边缘模糊;波段计算重组融合方法没有从影像中去除雾霾信息,仅仅是利用长波长的近红外穿透大气的能力较强,削弱雾霾在影像信息中的占比,达到提高影像质量的目的;改进后基于暗原色先验的去雾方可以完成对卫星遥感影像的去雾工作,改善了卫星遥感影像数据视觉效果,影像变得更加清晰,地物更易识别,使之前无法应用的含雾遥感影像数据可以应用,同时提高了遥感影像数据内容的有效性。