[发明专利]一种快速准确的遥感数字影像含云量检测方法

说明书

本发明提出的一种快速准确的遥感数字影像含云量检测方法，基于视觉显著性原理，首先利用遥感影像分割算法将影像分为同质的若干个分割影像块，然后以每一个分割影像块为单位提取视觉特性。视觉特性总体上可以分为两大类，区域特性和区域对比度特性，通过这两类特征的描述作为对该区域进行分类的基础，然后选择合适的分类器对该区域进行分类，最终得到该遥感数字影像的云掩膜图像。本发明对云量检测的精度整体高，云量检测误差很小，对云的具体位置和边界的检测相对准确，较现有技术有较大提升，在不同遥感平台上普适性好拥有广阔的应用空间。

技术领域

本发明涉及一种遥感数字影像含云量检测方法，特别涉及一种快速准确的遥感数字影像含云量检测方法，属于影像含云量检测技术领域。

背景技术

遥感技术在对地观测上扮演着越来越重要的角色，通过对遥感数字影像的解译和分析，可以得到环境、气象、农业、森林、自然灾害等各种有效信息并应用在人类生活的各方面。在全球范围内地球表面上被云覆盖的面积平均约为66％，在卫星影像中有约66％的比例是云的影像。而遥感数字影像中的云在各应用场景中起的作用并不好，在光学遥感应用中，云是阻挡获得有效信息的干扰源，在遥感数字影像中云的出现会严重遮挡需要被观测的地面信息，更会对下一步的分析应用产生干扰，导致所需地面信息缺失，正则化植被指数估计产生偏差，地面目标分类识别错误及变化检测的误检测等，遥感数字影像中被云覆盖的部分是无价值的，需要剔除掉。由于遥感数字影像中大量的云的存在，浪费了遥感数据平台上大量的存储资源和传输资源，而云包含的信息量极少，通过对遥感数字影像中的云进行检测，可以大幅压缩遥感数字影像的数据量，减少对遥感数据平台的存储资源和传输资源的浪费。在各应用场景中，遥感数字影像中的云起着不同的作用，因此在进行分析应用前，对遥感数字影像进行含云量检测十分必要。

含云量检测现实应用意义很大，不仅可在气象领域中为天气预报和气候监测提供强有力的数据支持，并且可应用在气象灾害的预警预报中，减少人民群众的生命财产损失。通过含云量检测对遥感数字影像进行压缩，还可以使遥感数字影像的星地传输效率大幅提高。在地里国情监测方面，矿产普查，基础设施监测，地图制图，变化检测等等应用中，含云量检测也是必不可少的一项重要处理过程。

现有技术的遥感图像含云量检测模型和算法中，主流是从云的物理特性出发进行含云量检测，这类方法被称为物理阈值法。斯特拉等人对云的物理特性进行了详细研究，对水和冰在7um-13um波段区间内的反射特性曲线、散射特性曲线、吸收特性曲线进行了详细研讨，深入研究了水和冰微粒在不同粒度下的光谱特征，显示8um，11um，12um三个波段最适合进行含云量检测，利用这三个波段的响应值可以很好的将云与下垫面区分开来。获得云象信息，李微等人针对多波段通道的影像数据，综合分析沙漠、云、雪、植被、水体等地面目标的光谱曲线，发现了云的光谱特性与其它不同目标之间存在的差异，总结出了一套含云量检测方法，针对指定场景和自适应的三维阈值对聚合簇进行分类得到含云量检测结果。除针对单一平台的含云量检测外，现有技术也有不少能够适用于多个平台的含云量检测算法。物理阈值法都需要选定一个或者多个合适阈值才能达到理想效果，在不同的场景下或者不同的卫星平台下使用的阈值并不相同，因此许多自适应选取阈值的方法被提出，物理阈值法从云的物理特性出发，但物理阈值法有不少的缺陷：

一是容易受到空气中含水量的影响，云本质上是水或冰的细小微粒，从物理特性角度，空气中的含水量会严重影响对云的判断。在不同的下垫面或者不同的时间点采集的遥感数字影像数据进行含云量检测时，所使用的阈值不一样；

二是用物理阈值法需要用到红外波段，红外波段是区分云与下垫面的指示器，不同遥感数据平台上红外波段的设置不相同，针对某一种遥感数据平台的物理模型，在其它平台上可能找不到合适的红外波段进行套用，高空间分辨率的卫星影像往往缺乏合适的红外波段；

三是阈值容易受温度等外界环境因素的影响，物理阈值法的模型中有很大部分的是基于云顶温度低于下垫面温度进行含云量检测的，利用红外波段反演出影像中区域的温度分布情况，然而一年四季温度在不断变换，温度变化会直接影响阈值的设定，这样的高分影像数据时物理模型就很难适用。