[發明專利]遙感影像自動云檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 202110595521.6
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113284066B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 史園莉;申文明;張宏偉;申振;王麗霞;陳緒慧;馬萬棟;肖桐;邰文飛;任致華;張雪;吳玲
• 申請（專利權）人: 生態環境部衛星環境應用中心
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/30;G06T7/11;G06T7/155
• 代理公司: 北京恩赫律師事務所 11469
• 代理人: 劉守憲;李善學

本發明公開了一種遙感影像自動云檢測方法和裝置，屬于衛星遙感技術領域。本發明進行像素點的有效性判斷，初步鎖定云檢測區域；然后將遙感影像進行分塊，利用圖像塊內有效像素在近紅外波段、短波紅外波段、熱紅外波段的均值、標準差分別確定各波段的檢測閾值；最后利用近紅外波段的檢測閾值進行初步云檢測，利用短波紅外波段的檢測閾值去除白色物體，利用熱紅外波段的檢測閾值去除虛警。本發明無需人為設定任何參數和標注樣本，自適應影像光譜特征進行物理特性閾值的自動選取，實現了一鍵式的快速、批量、高精度的云檢測及云掩膜產品生產；并且降低了運算量，提高了云檢測效率；排除了人工目標和高亮區域，降低了似云目標的誤判。

技術領域

本發明涉及衛星遙感技術領域，特別是指一種遙感影像自動云檢測方法和裝置。

背景技術

衛星遙感傳感器在對地觀測成像過程中，由于傳感器受大氣密度和云層變化等影響較大，許多影像存在云層遮擋問題，導致原始地物信息衰減、光譜失真，甚至損失，降低了遙感圖像中地面目標信息的可用性，影響了高分辨率遙感影像地物解譯與提取，生態參量定量產品反演精度以及時空無云無縫遙感影像鑲嵌產品等測繪產品生產。因此，云檢測是衛星遙感影像處理的重要環節，是衛星遙感產品生產和應用的前提，自動化、業務化的云掩膜產品生產是提高衛星遙感影像利用率的重要保障。

隨著衛星遙感技術的發展，遙感圖像的分辨率越來越高，譜段數目越來越多，遙感圖像的云檢測方法也呈現多樣化的發展。現有的云檢測算法主要利用云的光譜、頻率、紋理等特性，結合閾值法、支持向量機法、聚類法等進行檢測。

傳統的光譜結合閾值法主要利用云的高反射率和低溫特性，利用可見光或近紅外光譜的差異對波譜進行分析來實現云檢測。缺點是對閾值的敏感程度較高，僅適用于局部的地理區域或特定背景區域或特定衛星傳感器，普適性不強。紋理分析方法主要利用云的形狀、紋理以及灰度等物理特性進行云檢測，缺點是對云分類特征的準確性要求較高。頻率結合閾值法主要利用云的低頻特性，通過小波分析、傅里葉變換等方法獲取影像低頻數據進行云檢測，缺點是檢測效率較低。支持向量機等機器學習方法需要獲取大量的訓練樣本，對分類特征的選取要求較高，通常需要依賴于輔助數據來設置閾值，業務化程度低。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供一種遙感影像自動云檢測方法和裝置，本發明自適應影像光譜特征進行檢測閾值的自動選取，無需人為設定任何參數和標注樣本，實現了快速、批量化、自動化、高精度的云檢測及云掩膜產品生產。

本發明提供技術方案如下：

一種遙感影像自動云檢測方法，所述方法包括：

S1：獲取遙感影像并進行預處理和標準化，其中所述遙感影像包括綠波段、紅波段、近紅外波段、短波紅外波段和熱紅外波段；

S2：計算遙感影像每個像素點的屬性標的P_r1；

其中，P_G為像素點在綠波段的值，P_NIR為像素點在近紅外波段的值；

S3：對遙感影像的每一個像素點，當像素點的屬性標的P_r1滿足如下條件時，將該像素點標記為有效像素點；

P_r1＞0∩P_r1＜15∩|1-P_r1|＞0.02

S4：將遙感影像劃分為若干圖像塊，并計算每個圖像塊中所有有效像素點在近紅外波段、短波紅外波段、熱紅外波段的均值M_NIR、M_SWIR、M_TIR和標準差V_NIR、V_SWIR、V_TIR；