[发明专利]基于MODIS光学数据的湖冰物候信息提取方法和装置

说明书

本发明实施例提供一种基于MODIS光学数据的湖冰物候信息提取方法和装置，该方法包括：采集一段连续时间上的包括待观察湖面的MODIS光学图像；对每幅MODIS光学图像做湖面部分的湖水湖冰判别，得到对应于每天的图像中待观察湖面的湖水区域、湖冰区域和云覆盖区域；再确定对应于每天的图像中湖水、湖冰和湖面云的比例；将对应于每天的图像中湖面云的比例重新分配给湖水或湖冰或湖水湖冰的组合，得到无云条件下的湖水和湖冰的比例时间序列；基于无云条件下湖水和湖冰比例时间序列，提取湖冰物候信息。本发明实施例提供的方法和装置，能够减少提取湖冰物候信息时的监测误差，提高提取湖冰物候信息的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于MODIS光学数据的湖冰物候信息提取方法和装置。

背景技术

湖泊碳、水和能量等研究中的重要要素之一，在三极地区，湖泊分布众多，特别地湖泊作为水圈、冰冻圈的连接枢纽，是全球气候观测系统的关键性气候变量。湖冰物候是用来描述湖冰覆盖季节性循环变化的术语，包含湖泊冻结期、融化期以及湖冰覆盖时长。湖冰冻融变化物理过程的理解和表达，多采用湖泊冻结、融化日期的记录作为湖冰物候参数。

湖冰冻融参数是全球变化的关键敏感因子之一，高山寒区和极地湖泊分布密集地区，湖泊对于气候变化非常敏感，特别是湖水融冻的时间点的判断和长年的变化规律，常被期望用来记录、揭示区域的气候变化特征。

高寒区由于地理环境特点等原因，人迹罕至，湖泊监测站点缺少，使得湖泊冻融属性难以从地面监测获取，长时间系列的冻融信息严重缺乏，其湖冰物候信息的获取具有重要的意义。

在监测手段方面，主要有地面观测与遥感监测，湖冰物候地面观测资料有的可以延伸至百余年前，多由人工观测所得。随着遥感技术的发展,已经开展了很多基于遥感数据的湖冰冻融反演,主要是利用高重访率的光学遥感与被动微波监测。

星载被动微波数据具有全天候观测能力，受云雨天气状况影响较少，对地观测时空连续性强等特点，且对冰水相变的探测具有高敏特质，适用于冰雪冻融监测研究，被广泛的应用于陆表冻土变化监测、积雪的融冻监测、海冰变化监测。但由于被动微波辐射计分辨率粗糙，混合像元效应严重，致使其在湖泊冻融变化监测中受到了极大的限制，不能像中高分辨率光学数据一样监测大量湖泊冻融状况。采用光学数据，其云层的覆盖对于湖冰的融化高时间等特点，存在着较为极大的挑战，如青藏高原地区大气对流活跃，常有云层覆盖，影响光学传感器过境时有效获取湖冰冻融信息，如利用MODIS光学产品监测青藏高原的59个湖泊冻融情况时，出于对云污染的考虑，选择使用经去云处理的MYD10A2八天的无云积雪产品监测湖泊冻融，但选用该数据监测湖泊冻融状况存在着至少在8天以上甚至是16天的监测误差。

因此，如何减少基于光学图像提取湖冰物候信息时的监测误差，提高提取湖冰物候信息的准确性，仍然是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于MODIS光学数据的湖冰物候信息提取方法和装置，用以解决现有的基于光学图像提取湖冰物候信息时监测误差较大，提取的湖冰物候信息的准确性得不到保证的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基于MODIS光学数据的湖冰物候信息提取方法，包括：

采集一段连续时间上的MODIS光学图像，保证每幅MODIS光学图像中包括完整待观察湖面；

对每幅MODIS光学图像先做湖面无云部分的湖水湖冰判别，再做湖面有云部分的湖水湖冰判别，得到对应于每天的图像中待观察湖面的湖水区域、湖冰区域和云覆盖区域，其中，所述湖面有云部分的湖水湖冰判别包括基于时间连续性上的湖水湖冰判别和基于空间连续性上的湖水湖冰判别；

基于对应于每天的图像中待观察湖面的湖水区域、湖冰区域和云覆盖区域，确定对应于每天的图像中湖水、湖冰和湖面云的比例；