[發明專利]一種結合時空信息的遙感逐日積雪產品去云方法

有效

• 申請號: 201510094932.1
• 申請日: 2015-03-03
• 公開（公告）號: CN104657952B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 沈煥鋒;付文軒;李星華;張良培
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 薛玲

技術領域

本發明屬于遙感圖像處理技術領域，涉及一種結合時空信息的遙感逐日積雪產品去云方法，利用積雪的特性及地形信息，有效地恢復積雪產品中云像元信息。

背景技術

由于遙感逐日積雪產品有較高的時間分辨率和空間分辨率，且在晴空條件下與地面實測數據吻合精度高，因此，遙感逐日積雪產品被廣泛應用于積雪的檢測中。然而，云量高是限制其應用的一個主要因素。目前，常見的去云方法有：兩衛星合成，相鄰時間推導，空間濾波，基于雪線的方法，根據積雪過渡期確定閾值的方法，多天合成(包括固定天數和非固定天數合成)等，采用其中一種方法或多種方法依次去云。其中，兩衛星合成和相鄰時間推導的方法運用比較廣泛，去云量較大，精度高，但不能完全解決云覆蓋問題；空間濾波方法主要基于4鄰域或8鄰域的信息去云，去云量小，且犧牲了部分空間分辨率；基于雪線的方法，隨著云覆蓋量增大，精度降低；根據積雪過渡期確定閾值的方法，只考慮了一個積雪周期，忽略了積雪累積和融化期的交替變化；多天合成方法，包括固定天數和可變天數合成，雖然能有效減少云覆蓋量，但降低了時間分辨率。

總之，上述去云方法僅考慮到時間或空間單方面對積雪的影響，故在某些情況下不能完全去除云覆蓋，并且對遙感逐日積雪產品的修復效果不佳。

發明內容

針對現有技術的上述不足，本發明提供了一種結合時空信息的遙感逐日積雪產品去云方法，充分利用積雪在空間和時間上的特性以及地形因子對積雪的影響，采用加權平均方法計算積雪概率判斷云像元的類別。

本發明所采用的技術方案是：一種結合時空信息的遙感逐日積雪產品去云方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：原始的遙感逐日積雪產品重分類為積雪、無雪和云三類，同時根據DEM數據和土地利用數據對遙感逐日積雪產品進行積雪單元劃分；

步驟2：利用DEM數據和多時相數據分別計算每個云像元在空間和時間上的積雪概率；

步驟3：利用加權平均方法獲得云像元的積雪概率，評判云像元是積雪還是無雪。

作為優選，步驟1中所述的對遙感逐日積雪產品進行積雪單元劃分，劃分后將云量大于70％的積雪單元進行合并，形成新的積雪單元。

作為優選，步驟2中所述的計算每個云像元在空間和時間上的積雪概率，具體實現過程是：

首選在每個積雪單元的高程中，找到雪線H_S和無雪線H_L；其中，高于雪線H_S的無云像元都為積雪，低于無雪線H_L的無云像元都為無雪；在H_S、H_L之間等間距劃分高程，并且高程大于等于H_S和小于等于H_L各為一類；

然后，在每個高程帶中，根據南、北和東西三類坡向繼續劃分高程；

在高程、坡向分類基礎上，每個云像元在其所在類中的積雪概率為P_H，具體公式如下：

P_H＝N_s/N_nocloud????(1)；

其中，N_s是該類中積雪像元數目，N_nocloud是該類中非云像元數目；

P_T是當前云像元在時間上前后各5個非云像元中的積雪概率，公式如下：