[發明專利]基于閾值和正則化最小二乘的云檢測方法和系統

有效

• 申請號: 201410748005.2
• 申請日: 2014-12-09
• 公開（公告）號: CN104463212B
• 公開（公告）日: 2018-05-25
• 發明（設計）人: 王橋;朱利;李家國;殷亞秋;吳傳慶;王雪蕾;姚延娟;吳迪
• 申請（專利權）人: 環境保護部衛星環境應用中心;中國科學院遙感與數字地球研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本發明提供了一種基于閾值和正則化最小二乘的云檢測方法和系統，包括：利用閾值法對遙感影像進行初始檢測，并獲得檢測后的初始云數據；利用正則化最小二乘法對所述初始云數據進行分類，并獲得分類后的云數據。本發明提供的基于閾值和正則化最小二乘的云檢測方法和系統，先利用閾值法對遙感影像進行初始檢測并獲得檢測后的初始云數據，然后利用正則化最小二乘法對所述初始云數據進行分類并獲得分類后的云數據，大大提高了云檢測的精度，并且，經過初始檢測后，降低了使用正則化最小二乘進行分類的類數，從而降低了計算的復雜度，提高了云檢測的計算效率。

技術領域

本發明涉及環境監測技術領域，更具體地說，涉及一種基于閾值和正則化最小二乘的云檢測方法和系統。

背景技術

雖然遙感衛星的遙感影像對基礎設施建設、資源開發利用和自然災害的防治等都具有非常重要的意義。但是，在利用遙感影像獲取地表和大氣數據的過程中，障礙物云會對數據起到干擾作用，從而大大降低了地表和大氣數據的有效利用率。基于此，如何準確地進行云檢測，實現云與晴空的分離，是遙感影像預處理的重要環節，也是反演大氣和地表的各種參數時必須的基礎工作。

目前，國內外研究者提出的云檢測算法有很多，主要包括各種光譜綜合的閾值法、統計分析法、BP神經網絡法以及支持向量機法。但是，由于上述算法都是立足于云像元與非云像元在多個波段的成像特征差異來進行云像元和非云像元的區分，即上述算法都依賴于波段的選擇，但是，由于我國資源三號衛星的多光譜相機僅具有四個波段即缺少熱紅外波段，因此，將上述云檢測方法直接應用到資源三號衛星的遙感影像數據上時，并不能有效地將影像中的云像元和非云像元區分開，即云檢測的精度較低。

雖然支持向量機法的云檢測精度較高，但是，該算法的復雜度較高，并且，隨著數據量的增大，其復雜度也會增加。由于高分辨率的資源三號衛星的遙感影像的數據量龐大，因此，采用支持向量機法對資源三號衛星的遙感影像數據進行云檢測時，會耗費大量的機器內存和運算時間，導致云檢測的計算效率較低。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于閾值和正則化最小二乘的云檢測方法和系統，以解決現有技術中資源三號衛星的遙感影像數據云檢測精度較低和計算效率較低的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于閾值和正則化最小二乘的云檢測方法，包括：

利用閾值法對遙感影像進行初始檢測，并獲得檢測后的初始云數據；

利用正則化最小二乘法對所述初始云數據進行分類，并獲得分類后的云數據。

優選的，獲得分類后的云數據之后，還包括：

判斷所述云數據的精度是否等于預設精度，如果是，將所述云數據作為云檢測結果輸出，如果否，重新利用正則化最小二乘法對所述初始云數據進行分類。

優選的，所述利用閾值法對遙感影像進行初始檢測的過程包括：

檢測遙感影像的像元是否同時滿足在第四波段的反射率大于第一閾值、在第三波段的反射率大于第二閾值以及在第四波段的反射率與在第三波段的反射率的比值大于第三閾值且小于第四閾值這三個條件，如果是，則提取所述像元作為初始云像元，所述初始云像元的集合即為初始云數據。

優選的，所述利用正則化最小二乘法對所述初始云數據進行分類的過程包括：

從所述初始云數據中選擇訓練樣本；

根據預設的正則化參數和預設的核函數計算所述訓練樣本之間的相似性，并根據計算結果獲得最佳分類模型；

利用所述最佳分類模型對所述初始云數據進行分類，即將所述初始云數據分為云像元和非云像元，所述云像元的集合即為分類后的云數據。

優選的，所述預設的核函數為高斯核函數。