、分类解译等处理步骤，才能获得可用的震情与灾害信息。其中，薄云去除与图像镶嵌是两项不可或缺的关键
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f技术，具有很高的实用价值。薄云去除的目的是降低薄云和雾霭对遥感图像上地物灰度的影响，增强影像的解译潜力。图像镶嵌能将相邻影像进行拼接，降低色调差，有效的保证了后续图像解译的准确率。
41薄云去除
在遥感影像中不可避免的都会有云和雾霭的覆盖，云和雾霭的形成主要是由大气中的气溶胶散射作用所引起的，它在图像中的一个直观表现就是降低了图像的清晰度，导致地表地物识别困难。特别是在地震、洪水等大范围灾害中，常常伴随着这两种问题的千扰。图4为四川地震灾区卫星影像，可以看出，图像右下角存在较多的薄云，严重影响的后期图像解译。如果能够将遥感影像中的云区进行去除的话，对遥感影像在应急系统中的应用，如震后山体滑坡、湖泊水位变化等都具有很好的实用意义。
图4有云雾的四川地震灾区卫星影像和航窄影像
根据对象分布的特点，一般而言，云主要集中于低频，而景物相对主要占据高频，而且云区亮度值要比I乍云区高，所以云区提取的实质就是影像的高亮度区域结合影像低频提取的过程。目前常用的薄云去除方法有暗目标提取法、直方图匹配法、最优薄云检测变换法、图像滤波法和数据融合法等，其中检测变换方法对于图像中足部分云区的情况更加鲁棒，并且可以利用图像变换的特点，提取有云区域针对性处理，减少了对无云区的调整影响。
42图像镶嵌
图像镶嵌是对若干副互为邻接的图像通过彼此间的几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理，镶嵌成一幅统一的新图像。图像的配准是影像镶嵌中必不可少的步骤，也是影像数据从获取到应用的蓖要处理技术，涉及到光学成像模璎、几何配准纠正、色彩匹配均衡等多个技术领域。目前较常用的图像配准方法有：特征配准算法、最大灰度相关匹配算法和图像变换域匹配算法等。因为特征匹配
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f算法具有鲁棒性、稳定性等优点，在处理图像的旋转、缩放等变化时更加精确，尤其以SIFTScaleI
varia
tFeatureTra
sform特征算子为主的自动匹配算法在遥感影像匹配中取得了很好的效果。色彩的平衡也足镶嵌后获得更好视学效果的关键步骤，对于相邻图像间成像色彩不均衡的问题，需要采用非均匀校正技术进行色彩的凋整，以在最终的镶嵌处理中获得均一、平衡的视觉效果。
43图像解译
图像解译，也称判读或判释，指从图像获取信息的基本过程。即根据各专业部门的要求，运用解译标志和实践经验与知识，从遥感影像上r