[發明專利]一種面向多云雨地區的碎片化遙感影像合成方法及裝置

有效

• 申請號: 201610665330.1
• 申請日: 2016-08-14
• 公開（公告）號: CN106327452B
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發明（設計）人: 曾志康;覃澤林;李宇翔;黃啟廳;莫小香;陸宇明;蘭宗寶;孔令孜
• 申請（專利權）人: 曾志康;廣西壯族自治區農業科學院農業科技信息研究所
• 主分類號: G06T5/40
• 分類號: G06T5/40;G06T5/50
• 代理公司: 北京中譽威圣知識產權代理有限公司 11279
• 代理人: 盧岳鋒;王正茂

本發明公開了一種面向多云雨地區的碎片化遙感影像合成方法，包括以下步驟：獲取多云雨地區的多星、多時相的初始影像數據集；對初始影像數據集進行傳感器和外部因子的輻射差異校正以獲取輻射特征一致的第一影像數據集；獲取第一影像數據集的云層及其陰影分布范圍，通過掩膜處理得到多云雨地區的無云數據碎片集；從無云數據碎片集選取基準數據子集，利用其它無云數據碎片集對缺失區域進行補修，獲取多云雨地區的完整無云合成影像。該方法充分利用了以往視為無用數據的高云量影像進行合成，有效提高了多云雨地區的遙感觀測時空覆蓋頻率，為基于國產衛星數據的遙感應用尤其是對時效要求高的應用提供了強大數據支撐。

技術領域

本發明涉及遙感影像領域，特別涉及一種面向多云雨地區的碎片化遙感影像合成方法及裝置。

背景技術

我國東部和南部省份地區由于受海洋性季風或熱帶、亞熱帶氣候條件的影響，常年多云雨天氣，尤其在作物(植被)生長季內晴空天氣更為少見，在遙感影像上表現為大面積的云影覆蓋，由于云層遮擋導致地表信息無法被遙感傳感器接收，使得依賴于光學衛星遙感的資源調查、生態環境保護及作物遙感監測等遙感應用無法獲得關鍵時相的無云影像數據。隨著我國衛星技術的不斷進步，多種不同空間分辨率和時間分辨率的衛星相繼發射并投入使用，衛星過境頻率大大提高，為實現地表信息的持續觀測提供了潛力。在此背景下，如何從多星、多時相的有云影像中盡可能挖掘有用信息服務于遙感應用是當前遙感應用中亟需解決的難題。

現有的去云處理技術主要基于單一類型傳感器，如Landsat衛星的多時相遙感影像，選擇同一區域的1期無云影像作為參考底圖，通過對有云影像的輻射歸一化和云檢測，在使得有云影像與參考影像具有相對一致的輻射特征同時，計算出云分布范圍，進而利用無云參考影像中的像元對有云影像中的云遮蓋區域進行替換，從而達到去云的目的。技術流程如圖1所示，具體包括以下步驟：

首先對有云影像和參考影像進行相對輻射歸一化，使兩者具有近似的色調和亮度等輻射特征。相對輻射歸一化采用迭代加權多元變化檢測變換法(Iteration Re-weightMultivariate Alteration Detection，簡稱IR-MAD)，即利用多元變化檢測的尺度不變特性來獲取同區域兩影像中的輻射不變像元(又稱偽不變特征，如建筑物、道路、沙漠等，與植被不同，這些地類具有較為穩定的反射率，一般不隨時間發生變化)；基于這些偽不變特征像元對，采用正交回歸方法計算有云影像和參考影像各波段的回歸方程，然后利用該回歸方程對有云影像逐波段地進行相對輻射歸一化。

然后，對輻射歸一化后的有云影像采用閾值分割與聚類相結合的方法進行自動云檢測，確定云分布范圍。由于云層在影像各波段中均為高反射，表現為高亮區域，與其它地物差異明顯，利用云層的這種特性進行云檢測。具體步驟為：1.通過聚類合并相似像元來完成影像分塊；2.依據云區與地物像元的亮度值分布區間，利用閾值劃分出影像中云區的種子區域和地物的種子區域，完成初步云檢測。3.以閾值法檢測的種子區域為基礎，再次利用聚類的思想，對尚未識別的區域進行細化聚類識別。

最后，利用光譜線性回歸與云區域形態學膨脹相結合的方法，對影像云區域進行替換填補，起到去云效果。具體過程如下：1.將同一地區不同時期的無云參考影像和目標圖像中相對應的無云區域進行光譜線性回歸擬合，以進一步消弱兩幅圖像中的光譜差異，得到參考影像的亮度歸一化影像。2.使用平坦圓盤結構對有云影像中的云區域進行膨脹，與亮度歸一化影像進行融合替換，最終得到少云或無云影像。

現有技術缺點為：

1.現有技術大多僅利用了單一衛星來源的多時相數據進行有云影像的替換填補，在數據豐度上難以滿足較高時效的應用需求。

2.現有技術對多時相影像的相對輻射歸一化處理中，通過采用不同方法尋找影像對中的偽不變特征點建立回歸方程，對整景影像進行全局化校正，并沒有對不同傳感器本身的輻射差異和光照、大氣條件等外部因素差異進行區分，也沒有考慮不同地類之間的輻射特性差異。