[发明专利]一种基于地物清晰度的遥感图像云厚度检测方法

说明书

本发明公开了一种基于地物清晰度的遥感图像云厚度检测方法，该方法是对标记有云斑块的遥感图像进行的薄云、中厚云和厚云的云检测，具体包括有获取任意一云斑块信息，然后进行薄云与混合厚云的划分，从而得到薄云或者混合云；继而对混合云进行厚云拾取，对不属于薄云和厚云的云斑块采用形态学腐蚀方法处理，得到中厚云。本发明的云厚度检测是为了达到对云厚度信息的表示学习，有利于提高在进行图像融合后进行高精度国土资源制图中看到高清晰度的地物。

技术领域

本发明涉及云厚度信息的表示学习，属于气象参数的遥感反演，更特别地说，是指一种基于地物清晰度的遥感图像云厚度检测方法。

背景技术

遥感反演是根据由地物电磁波特征产生的遥感影像特征反推其形成过程中的电磁波状况的技术。或者说，根据观测信息和正向模型求解或推算描述地面实况的应用参数(或目标参数)。在遥感参数的提取过程中，气象参数的遥感反演需要多源观测信息的集成利用、观测数据和预测模型的同化分折、综合考虑大气物理特性、算法复杂性和用户应用目的来设计优化准则，最终获取气象参数遥感估算的最优解。

网络表示是衔接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。网络表示学习方法负责从网络数据中学习得到网络中每个节点的向量表示，之后这些节点表示就可以作为节点的特征应用于后续的网络应用任务，如节点分类、链接预测和可视化等。

云检测是利用卫星资料研究云对气候系统作用的第一步。在遥感数据的处理过程中，云检测是首要解决的问题之一。利用气象卫星云图进行云分类是基于在卫星观测视场角内地表和云具有不同辐射特征的基础进行的。地表辐射特征与地表类型、大气状况和太阳与卫星的相对位置等因素都有很大的关系，这就造成常规条件下气象卫星云图上各种类型的云之间及云与地表之间很难区分。由于云是随时间和空间变化的不稳定因子，不同季节云的反射率和亮温不同、不同空间高度云的反射率和亮温也有所不同。

在可见光/红外卫星遥感图像中，云对于地物观测的影响不可避免，而且，云对于遥感图像成像质量的影响与云厚度关系密切，厚云会完全遮挡地物信息，中厚云会部分遮挡地物信息，薄云仅仅模糊地物，不会遮挡地物信息。因此，云对于卫星遥感图像地物信息的影响需要根据其厚度信息进行判别，因此本发明提出了一种基于地物清晰度的遥感图像云厚度检测方法。

发明内容

本发明的一种基于地物清晰度的遥感图像云厚度检测方法，该方法基于表示学习方法对遥感图像中云厚度信息进行表示。经本发明方法处理后的带有云斑块的遥感图像能够分辨出至少三种类型的云信息，即薄云、厚云和中厚云。有效地提高了图像融合后进行高精度国土资源制图中的地物清晰度。

本发明的一种基于地物清晰度的遥感图像云厚度检测方法，遥感图像中带有云斑块信息；其特征在于包括有下列步骤：

第一步骤，获取带有云信息区域标识的遥感图像，并按照云斑块标记号进行排序，得到云斑块检测集MA＝{a₁,a₂,…,a_b,…,a_A}；

云斑块的总数量记为A，任意一个云斑块记为a_b，下角标b表示云斑块的标识号，b∈A；

云斑块检测集MA＝{a₁,a₂,…,a_b,…,a_A}中的云斑块标记号是按照数字从小至大顺序排序的；

第二步骤，检测薄云；

薄云条件且表示薄云的灰度平均值，表示薄云灰度标准差；

采用薄云条件且对云斑块检测集MA＝{a₁,a₂,…,a_b,…,a_A}进行比较拾取；其中，

满足薄云条件且的云斑块记入到薄云集中，记为