[發明專利]一種衛星圖像云檢測方法及系統

在審

• 申請號: 201910602938.3
• 申請日: 2019-07-05
• 公開（公告）號: CN110308097A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發明（設計）人: 孫林;周雪瑩
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G01N21/17
• 分類號: G01N21/17;G01S19/38
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 杜陽陽

本發明公開一種衛星圖像云檢測方法及系統。該云檢測方法包括：獲取待檢測的衛星圖像；對所述衛星圖像按地表類型進行劃分，得到不同地表類型的衛星圖像；在各地表類型的衛星圖像中按照地表類型所對應的閾值進行云檢測，得到各地表類型下的云圖像。本發明的云檢測方法及系統針對不同的地表類型設置對應的閾值，提高整體云檢測結果的準確度同時降低不同區域云檢測準確度的差異程度。

技術領域

本發明涉及云檢測領域，特別是涉及一種衛星圖像云檢測方法及系統。

背景技術

云在遙感圖像的可見光和近紅外波段顯示出白或灰白色的亮色調，并有 較高的反射率特性。云檢測的原理就是利用云在可見光和近紅外波段與植 被、土壤、巖石和水域等下墊面的反射率差異進行檢測的，云具有較高的反 射率。遙感圖像云檢測方法眾多，主要方法可分為閾值法、統計學方法和人 工神經網絡法三大類。其中，閾值法因其算法簡單、操作簡便、精度較高的 特點，被廣泛應用于各類遙感影像的預處理，其原理是通過云與典型地物光 譜差異或亮溫差異來實現云檢測。目前常見的閾值法有ISCCP算法、 APOLLO算法、CLAVR算法，這些方法主要是根據經驗設定閾值進行云檢 測。ISCCP方法假定觀測輻射只來自晴空和云兩種大氣狀況，以可見光0.6μm 和紅外窗區11μm波段數據為特征量，采用閾值法進行云檢測。CLAVR方法 則采用了2*2的像素進行判別，并根據下墊面性質和觀測時間的不同，將算 法分為白天海洋、白天陸地、夜間海洋和夜間陸地四類。APPOLLO方法用AVHRR五個全分辨率探測通道資料，根據目標物特征在每個通道設定閾值 實現云像元識別。針對LANDSAT系列數據，Zhu等人提出了Fmask算法， 該算法利用云的物理特性，利用一系列閾值測試提取出潛在云層，分離出云、 云陰影和雪。現有的閾值法均未考慮地表類型對閾值的影響，導致在不同的 地表類型下云檢測的準確度差異較大，在個別區域的云檢測準確度較低。

發明內容

本發明的目的是提供一種衛星圖像云檢測方法及系統，針對不同的地表 類型設置對應的閾值，提高整體云檢測結果的準確度同時降低不同區域云檢 測準確度的差異程度。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種衛星圖像云檢測方法，包括：

獲取待檢測的衛星圖像；

對所述衛星圖像按地表類型進行劃分，得到不同地表類型的衛星圖像；

在各地表類型的衛星圖像中按照地表類型所對應的閾值進行云檢測，得 到各地表類型下的云圖像。

可選的，所述對所述衛星圖像按地表類型進行劃分，得到不同地表類型 的衛星圖像，具體包括：

根據歷史地表類型數據將所述地表類型劃分為濕地、水體、人造地表、 裸地、海域、耕地、森林、草地和灌木；其中所述濕地、所述水體、所述人 造地表、所述裸地和所述海域屬于恒定屬性地表；所述耕地、所述森林、所 述草地和所述灌木屬于變化屬性地表。

可選的，所述在各地表類型的衛星圖像中按照地表類型所對應的閾值進 行云檢測，得到各地表類型下的云圖像，具體包括：

針對各所述恒定屬性地表，選取深藍-卷云波段指數以及地表類型與云 區別度最大的波段進行云檢測；所述深藍-卷云波段指數為

其中CCI為深藍-卷云波段指數，Coastal為深藍波段反射率，Cirrus為 卷云波段反射率；

針對各所述變化屬性地表，根據各地表類型所處的緯度和季節確定各波 段的閾值并結合所述深藍-卷云波段指數進行云檢測。

可選的，所述針對各所述恒定屬性地表，選取深藍-卷云波段指數以及 地表類型與云區別度最大的波段進行云檢測，具體包括：