[发明专利]一种地表类型数据支持的遥感图像云阴影检测方法

说明书

本发明公开了一种地表类型数据支持的遥感图像云阴影检测方法，属于检测技术领域，包括如下步骤：地表晴空像元库与阴影像元库的构建；最优波段的选取；云阴影概率图的生成。本发明基于像元波谱库特征信息与地表类型相结合，对Landsat 8影像进行云阴影检测，本发明利用地表类型支持解决了不同地表类型下云阴影光谱特征不同带来的问题，并以一定反射率值步长增长的方式解决了云阴影阈值设置困难的问题(云阴影和地物波谱特征差异界限模糊，不易确定阈值)，因此该方法具有较好的云阴影检测效果，达到较高的云阴影检测精度，带来十分有益的云阴影检测效果。

技术领域

本发明属于检测技术领域，具体涉及一种地表类型数据支持的遥感图像云阴影检测方法。

背景技术

云阴影的检测相比较云检测而言具有更大的挑战。目前，主要的云阴影检测方法分为阈值法、分类法以及基于观测几何法。其中，阈值法云阴影检测和云检测一样，是应用最为广泛的云阴影检测方法。

经验阈值法的基本思想是基于光谱差异分析，使用一个或多个波段或者衍生度量进行云阴影检测的。Shu S P等人早期针对航空影像的阴影问题提出一种阴影区域识别和亮度补偿方法；Simpson J J等人提出一种针对AVHRR的多光谱算法，该方法用几何和光学约束组合，从逐像素几何和图像光谱分析方面检测云阴影；Martinuzzi S等人研发出一种简单的半自动化方法检测并修复ETM+数据中存在的云和云阴影；Luo Y等人开发出一种改进的MODIS云和阴影掩膜阈值法，将所需波段重采样成一致的250m分辨率，达到了较高的精度。国内很多学者也对云阴影的识别有较为深入的研究。陈奋等人针对高分辨率影像提出一种人机交互的半自动云阴影去除的算法，该算法以人机交互的半自动化方式将遥感影像分为云、阴影、清晰地物以及过渡地区四部分，之后通过建立阴影地区和清晰区域的直方图映射对阴影地区进行补偿，最后再对边界进行处理；米雪婷等人提出一种基于多时相遥感数据的云阴影检测方法，主要思想是使用同一区域相近时期的晴空影像作为支持，当待检测的图像反射率低于一定的阈值，则被判别为云阴影；云雅等提出一种针对GF-1的云和云阴影检测算法，对于云阴影，该方法利用阴影光谱特征和云对阴影地理位置关系结合的方法对阴影进行检测；孙林等提出一种针对Landsat-8Fmask算法改进的的云阴影检测方法，先利用云阴影光谱特征阈值对云阴影区域有一个界定，之后使用改进的云高计算方法基于云和阴影几何关系对云阴影进行识别。

发明内容

针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种地表类型数据支持的遥感图像云阴影检测方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种地表类型数据支持的遥感图像云阴影检测方法，包括如下步骤：

步骤1：地表晴空像元库与阴影像元库的构建；

在全球选取耕地、森林、草地、灌木、湿地、人造地表以及裸地样本，构建晴空像元库和云阴影像元库；同时还要选取一定的虚阴影样本，保证阈值模拟和概率计算时虚阴影识的正确率；

步骤2：最优波段的选取；

不同地物识别阴影的最佳波段是不同的，为了选取各地表的最优波段，根据建立的先验像元库，模拟各个阈值范围所对应的阴影像元正确率和误判率，若某波段满足较高阴影正确率的同时还有较低的误判率，则选取该波段作为检测波段之一；

步骤3：云阴影概率图的生成；

云阴影概率图生成是利用各地表类型先验地表库计算各个波长处的云阴影概率，将得到的结果以S函数拟合出云阴影概率计算公式；地物需要多个波段进行检测，分别以每个波段拟合的函数的标准误差作为权重加权合成最终云阴影概率结果，同时得到云阴影二值结果。

优选地，在步骤1中，构建地表晴空像元库与阴影像元库时，必须满足以下条件：