[發(fā)明專利]一種先驗(yàn)數(shù)據(jù)支持的云陰影識(shí)別方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810169915.3 | 申請日: | 2018-02-11 |
| 公開(公告)號(hào): | CN110163035A | 公開(公告)日: | 2019-08-23 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 于會(huì)泳;米雪婷;王春香 | 申請(專利權(quán))人: | 青島星科瑞升信息科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 266590 山東省青島市黃島*** | 國省代碼: | 山東;37 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 表觀反射率 近紅外波段 可見光 先驗(yàn)數(shù)據(jù) 陰影識(shí)別 真實(shí)地表 查找表 氣溶膠 輻射傳輸模型 地表反射率 反射率數(shù)據(jù) 非線性擬合 最小二乘法 大氣模式 厚度條件 數(shù)據(jù)構(gòu)建 陰影檢測 自動(dòng)檢測 傳感器 構(gòu)建 均一 朗伯 算法 像元 地表 觀測 陰影 檢測 | ||
本發(fā)明涉及一種先驗(yàn)數(shù)據(jù)支持的云陰影識(shí)別方法,是一種基于真實(shí)地表的云陰影自動(dòng)檢測方法,具體流程如圖1所示。首先利用MOD09 A1數(shù)據(jù)構(gòu)建可見光近紅外波段每月一景的真實(shí)地表反射率數(shù)據(jù)集,然后基于6S輻射傳輸模型,假設(shè)地面像元均一、朗伯地表,在可見光近紅外波段模擬晴空條件下地表反射率在不同的大氣模式、氣溶膠類型、觀測幾何、氣溶膠光學(xué)厚度條件下,表觀反射率的變化情況,并構(gòu)建基于這些參數(shù)的表觀反射率變化的查找表,根據(jù)查找表數(shù)據(jù)用最小二乘法非線性擬合表觀反射率變化的極小值,獲得待檢測傳感器的云陰影檢測算法。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種先驗(yàn)數(shù)據(jù)支持的云陰影識(shí)別方法,是一種基于真實(shí)地表的云陰影自動(dòng)檢測方法,適用于多種傳感器。
背景技術(shù)
大陸約55%的地表被云覆蓋遮擋,天氣原因、傳感器觀測角度以及太陽天頂角等因素的影響,大部分遙感影像在獲取時(shí)會(huì)有云及云陰影的存在,使遙感影像上的地表信息變得模糊甚至丟失,很難準(zhǔn)確獲取云的陰影區(qū)域的地物光譜信息,給目標(biāo)識(shí)別、分類、信息提取帶來困難,嚴(yán)重影響了遙感影像的解譯效果及進(jìn)一步應(yīng)用,因此,采用快速有效的方法進(jìn)行云陰影的自動(dòng)識(shí)別是遙感數(shù)據(jù)處理過程中首要解決的問題。
云陰影在遙感影像上表現(xiàn)為團(tuán)塊狀且極不規(guī)則的較暗區(qū)域,面積比較大、分布集中。目前常用的云陰影檢測方法主要有閾值法、模型法、基于觀測幾何的方法。其中,閾值法算法簡單、計(jì)算速度快、效率高,是目前最廣泛的云陰影檢測方法。常用的閾值法有經(jīng)驗(yàn)閾值法、滯后閾值法、云陰影地域增強(qiáng)模型等方法。經(jīng)驗(yàn)閾值法的基本思想主要基于組分光譜差異的分析技術(shù),進(jìn)行波譜分析和特征通道選擇,使用一個(gè)或多個(gè)波段或者衍生度量進(jìn)行云陰影檢測;滯后閾值法主要是通過對遙感影像黑暗區(qū)域的分割進(jìn)行云陰影區(qū)域的增長實(shí)現(xiàn)云陰影檢測,本方法容易將地形陰影劃分為云陰影,導(dǎo)致云陰影面積大于實(shí)際面積;云陰影地域增強(qiáng)模型主要是針對厚云產(chǎn)生的云陰影進(jìn)行檢測識(shí)別,用時(shí)相相近或不同年份同一季節(jié)的無云數(shù)據(jù)生成地域增強(qiáng)模型進(jìn)行云陰影檢測,本方法閾值的選擇范圍較寬,但對薄云的陰影區(qū)域容易漏判。
傳統(tǒng)的閾值法云陰影識(shí)別針對不同的傳感器數(shù)據(jù)都要研究不同的檢測算法,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力也會(huì)影響遙感影像的應(yīng)用。傳統(tǒng)的閾值法進(jìn)行云陰影識(shí)別時(shí)主要是利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)地物的波譜信息,其受大氣狀況和地表類型影響嚴(yán)重。同時(shí),云陰影區(qū)域混合像元問題比較嚴(yán)重,使得云陰影識(shí)別更加困難,根據(jù)云陰影和下墊面地物的波譜信息不能有效的區(qū)分云陰影和暗地表區(qū)域,而且固定閾值法云陰影識(shí)別容易將暗地表誤判。
發(fā)明內(nèi)容
針對上述問題,本發(fā)明提出了一種適用于多種傳感器數(shù)據(jù)的先驗(yàn)數(shù)據(jù)庫支持的云陰影自動(dòng)識(shí)別算法。首先利用MOD09 A1數(shù)據(jù)構(gòu)建真實(shí)地表反射率數(shù)據(jù)集,然后基于6S輻射傳輸模型模擬觀測幾何、大氣模式、氣溶膠模式等參數(shù)對表觀反射率的影響并構(gòu)建基于這些參數(shù)的表觀反射率變化的查找表,根據(jù)查找表數(shù)據(jù)用最小二乘法非線性擬合表觀反射率變化的極小值,獲得待檢測傳感器的云陰影檢測算法。具體步驟如下:
步驟一:構(gòu)建地表反射率數(shù)據(jù)集
1)選取MOD09 A1地表反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品,包括如下波段:紅光波段(0.620-0.670nm)、綠光波段(0.545-0.565nm)、藍(lán)光波段(0.459-0.479nm)及近紅外波段(0.841-0.876nm) 4個(gè)波段。
2)對選取的MOD09 A1數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、投影轉(zhuǎn)換、鑲嵌等預(yù)處理,處理后影像空間分辨率保持500m。
3)對鑲嵌后的MOD09 A1數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪處理,得到全國陸地范圍的地表反射率數(shù)據(jù)集。
4)按第二小值合成的方式將長時(shí)間序列內(nèi)每個(gè)月的多景影像合成為一景影像,消除云層影響。
步驟二:基于6S輻射傳輸模型的參數(shù)模擬分析
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于青島星科瑞升信息科技有限公司,未經(jīng)青島星科瑞升信息科技有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201810169915.3/2.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 同類專利
- 專利分類
G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書寫字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
- HJ-1A衛(wèi)星超光譜成像儀在軌輻射定標(biāo)方法
- 一種遙感衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)的大氣訂正方法
- 環(huán)境一號(hào)HJ-1A/B星CCD數(shù)據(jù)的云檢測方法
- 一種先驗(yàn)數(shù)據(jù)支持的云陰影識(shí)別方法
- 一種可見光遙感衛(wèi)星影像的大氣訂正方法和系統(tǒng)
- 基于MODIS影像的表觀反射率模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及定標(biāo)方法
- 一種氣溶膠光學(xué)厚度遙感反演方法
- 道路層面細(xì)顆粒物反演方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種基于最小反射率法的高分辨率遙感影像大氣校正方法
- 一種氣溶膠光學(xué)厚度監(jiān)測方法
- 將傳感器數(shù)據(jù)與先驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合的系統(tǒng)和方法
- 用于在通信系統(tǒng)中傳輸先驗(yàn)信息的方法及裝置
- 基于一般先驗(yàn)信息約束的核磁共振數(shù)據(jù)反演方法和裝置
- 服飾檢測和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和設(shè)備
- 對用于訓(xùn)練檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先驗(yàn)項(xiàng)的自動(dòng)選擇
- 一種配電網(wǎng)數(shù)據(jù)平差方法及系統(tǒng)
- 一種基于多源先驗(yàn)信息的點(diǎn)云匹配高精度定位方法
- 一種基于裝備使用期間的測試性指標(biāo)評估方法及系統(tǒng)
- PET圖像的重建方法及重建終端、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種IPC智能控制系統(tǒng)及方法





