[發明專利]一種基于面向對象分類的白天陸地輻射霧的遙感監測方法

有效

• 申請號: 201410089660.1
• 申請日: 2014-03-12
• 公開（公告）號: CN103926634A
• 公開（公告）日: 2014-07-16
• 發明（設計）人: 文雄飛;李喆;譚德寶;陳蓓青;申邵洪;陳鵬霄;向大享;張穗;程學軍;葉松;汪朝輝
• 申請（專利權）人: 長江水利委員會長江科學院
• 主分類號: G01W1/00
• 分類號: G01W1/00
• 代理公司: 武漢楚天專利事務所 42113
• 代理人: 孔敏

1.一種基于面向對象分類的白天陸地輻射霧遙感監測方法，其特征在于包括如下步驟：

（1）利用Streamer大氣輻射傳輸模型模擬各種典型云類和陸地輻射霧在可見光、近紅外、中紅外波段，不同粒子大小、不同光學厚度條件下的光譜輻射特征；

（2）利用Internet從美國航空航天局、中國國家衛星氣象中心下載獲取EOS/MOSIS衛星遙感數據，基于步驟（1）對各種典型云類和陸地輻射霧在可見光、近紅外、中紅外波段的光譜特征模擬，并結合統計大量EOS/MODIS衛星遙感數據，確定MODIS數據能夠用于云霧檢測的波段或波段組合，根據云類和陸地輻射霧在可見光波段和中紅外波段反射率的差異，構建NDFI歸一化霧指數作為云霧特征參數，所述NDFI歸一化霧指數的定義為

NDFI=R1-R20R1+R20×100%]]>

其中，R₁是MODIS第1波段反射率，R₂₀是MODIS第20波段的反射率；

（3）通過對下載的每條EOS/MODIS衛星數據進行輻射定標處理、幾何定位處理，獲取EOS/MODIS衛星數據可見光、近紅外波段的反射率、中紅外波段亮度溫度和熱紅外波段亮度溫度，并計算相應的太陽天頂角角度信息，按照步驟（2）計算NDFI云霧特征參數；

（4）對所述NDFI云霧特征參數進行圖像分割，獲取至少兩個同質單元的分割后圖像；

（5）對分割獲取的各個同質單元逐個計算其屬性信息，所述屬性信息包括光譜特征、紋理特征、幾何特征以及云霧特征參數特征值；

（6）利用步驟（5）計算獲取的各個同質單元的屬性信息，結合地面實測氣象觀測數據，引入同質單元的面積、第1波段反射率平均值、歸一化積雪指數（NDSI）平均值、第2波段反射率平均值、第20波段反射率平均值、第26波段反射率平均值、第31波段亮度溫度方差值、歸一化霧指數（NDFI）平均值作為云霧識別的判別特征，結合中國氣象局氣象數據共享平臺獲取全球地面天氣資料定時值數據集，采用決策樹分類算法對分割后構建的同質單元的各種屬性進行訓練，確定同質單元的各個屬性判別閾值，對分割得到的同質單元逐個進行云霧分離判斷，得到大霧分布專題影像。

2.如權利要求1所述的基于面向對象分類的白天陸地輻射霧的遙感監測方法，其特征在于：所述步驟（4）對所述NDFI云霧特征參數進行圖像分割具體為：

首先，基于NDFI云霧特征參數，選擇均值漂移算法對影像進行初步分割，得到一個偏“過分割”的初步分割結果；

然后，在“過分割”的初步分割結果之上，逐個同質單元完成光譜、空間和鄰接關系的構建；

最后，在得到各個同質單元的光譜、空間信息，以及同質單元之間的鄰接關系后，選擇迭代合并算法，計算所有鄰接關系的合并代價值，并進行排序，找到合并代價值最小的鄰接關系對應的兩個同質單元i和j，將i和j同質單元進行合并，作為新的同質單元i，更新其他同質單元與同質單元i的鄰接關系，刪除其他同質單元與同質單元j的鄰接關系，不斷重復這個過程直到迭代終止，得到最后的圖像分割結果。

3.如權利要求1所述的基于面向對象分類的白天陸地輻射霧的遙感監測方法，其特征在于：所述步驟（5）具體為：基于步驟（4）得到的圖像分割結果，將分割得到的各個同質單元進行ID編碼，并將EOS/MODIS數據預處理以后的影像進行疊加，利用各個同質單元的ID號，計算各個同質單元在各個波段的光譜特征、紋理特征，各個同質單元的空間特征以及各個同質單元的云霧特征參數特征值，作為后續進行判別的屬性信息。

4.如權利要求1所述的基于面向對象分類的白天陸地輻射霧遙感監測方法，其特征在于：還包括制作大霧遙感監測報告并分發，制作大霧遙感監測報告并分發，具體方式為：

首先，針對利用遙感技術分析基于EOS/MODIS數據獲取的大霧分布信息及所在坐標范圍等相關結果，利用Google?Map?API進行解析，確認其所在縣、鄉、村具體行政區域信息；

然后，對監測時間、所在行政區等相關信息進行過濾和分組，在開源web自動化測試工具Selenium2/Webdriver?API的支持下生成大霧遙感監測報告并發布給相關機構。