[發(fā)明專利]基于證據(jù)融合自適應(yīng)閾值的多源遙感圖像云檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711113064.2
• 申請日: 2017-11-13
• 公開（公告）號: CN107944357B
• 公開（公告）日: 2020-02-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 方薇;喬延利;張冬英;易維寧;黃紅蓮;杜麗麗
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 34131 合肥國和專利代理事務(wù)所(普通合伙)
• 代理人: 張祥騫

1.一種基于證據(jù)融合自適應(yīng)閾值的多源遙感圖像云檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

11)數(shù)據(jù)源圖像的選取和預(yù)處理：選取第一類、第二類數(shù)據(jù)源圖像，并進行預(yù)處理；所述數(shù)據(jù)源圖像的選取和預(yù)處理包括以下步驟：

111)定義并獲取第一類數(shù)據(jù)源為λ＝670nm波段的多光譜遙感圖像獲得的反射率R圖像，記為F₁(x,y)＝R₆₇₀；

112)定義并獲取第二類數(shù)據(jù)源為λ＝490nm、散射角80°＜Θ＜120°的多角度偏振探測儀獲得的大氣分子光學(xué)厚度τ遙感圖像，記為F₂(x,y)＝τ₄₉₀；

113)對兩類數(shù)據(jù)源圖像均進行去除太陽耀斑區(qū)域的預(yù)處理；

12)對“云”、“非云”二類事件估計初分布：分別利用訓(xùn)練樣本對“云”、“非云”二類事件進行初分布估計，計算出“云”或“非云”事件初分布的直方圖；所述對“云”、“非云”二類事件估計初分布包括以下步驟：

121)取第一訓(xùn)練樣本定義為λ＝670nm波段的歷史反射率，

其中，(x,y)是與F₁相同像元的經(jīng)緯度坐標(biāo)，歷史反射率為(x,y)處上一年度相同月份中所有晴天月均值，形成“非云”事件初分布，記為p₆₇₀；

122)取第二訓(xùn)練樣本定義為多角度偏振λ＝490nm波段的歷史大氣分子光學(xué)厚度，

其中，(x,y)是與F₁相同像元的經(jīng)緯度坐標(biāo)，為(x,y)處上一年度相同月份中所有晴天月均值，形成“非云”事件初分布，記為q₄₉₀；

123)訓(xùn)練樣本作為“云”事件的初分布估計，

取F₅＝|F₁-F₃|、F₆＝|F₂-F₄|，

其中：F₅為λ＝670nm波段反射率圖像中“云”事件分布初估計，記為q670，

F₆為多角度偏振λ＝490nm波段大氣分子光學(xué)厚度圖像中“云”事件分布初估計，記為p₄₉₀；

124)對F₁、F₂、F₃、F₄、F₅、F₆圖像分別選取32×32的像元窗口；

計算F₃、F₅、F₄、F₆四幅圖像“云”或“非云”事件初分布的直方圖，對F₃、F₅、F₄、F₆圖像該窗口像元值按R或τ劃分成n＝256級，即多光譜圖像每一灰度等級的間隔為i＝(MaxR₆₇₀-MinR₆₇₀)/256，偏振圖像每一灰度等級的間隔為i＝(Maxτ₄₉₀-Minτ₄₉₀)/256；

計算四幅圖像該窗口直方圖，獲得圖像反射率或大氣光學(xué)分子厚度每一等級的頻數(shù)定義為

13)分類閾值初選和確定信任區(qū)間：采用信息散度求解遙感圖像“云”和“非云”的二類目標(biāo)分類初閾值，并通過初始分類的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，確定閾值鄰域信任區(qū)間；

14)基于順序決策樹和證據(jù)融合的優(yōu)化分類：基于初始分類均值和標(biāo)準(zhǔn)差的粗分類，以及使用D-S理論對二類目標(biāo)數(shù)據(jù)源閾值信任度進行融合計算的細分類，實現(xiàn)二類目標(biāo)的優(yōu)化分類；

15)輸出云檢測分類結(jié)果：將分類后的云檢測圖像輸出。