[发明专利]一种基于地理网格的最优覆盖卫星影像筛选方法

说明书

本发明提供一种基于地理网格的最优覆盖卫星影像筛选方法，包括读取测区范围内所有卫星影像的辅助文件，获取每张卫星影像的地理信息和属性信息；根据地理信息，得到测区相应地理格网；计算测区相应地理格网中每个网格单元的覆盖度，找出覆盖度最大的网格单元，获取覆盖此网格单元的所有卫星影像，然后根据设定的各种属性信息相关约束条件，以及各卫星影像对网格单元的覆盖情况，取总权值最高的卫星影像为被筛选的卫星影像；迭代执行完成后，基于重叠度得到最终筛选结果。本方法针对现有技术所存在的对于大范围多次覆盖的卫星影像处理效率不高而提出，在保证指定重叠度的前提下，获得最优质量和最优覆盖的最少影像集。

技术领域

本发明涉及遥感领域，尤其是涉及一种基于地理网格的最优覆盖卫星影像筛选方法。

背景技术

随着在轨卫星数量的不断增加，覆盖全球大部分区域的卫星影像快速积累，为相关科学研究和实际工程应用提供了海量、可利用的原始卫星影像资料。对于大范围、具有多次覆盖卫星影像数据的待研究区域，如何自动筛选质量最优且满足需求的最少卫星影像集合，避免冗余影像对处理效率和低质量影像对处理精度的影响，是大数据时代卫星影像高效、高精度处理并服务于实际应用的关键问题。

虽然目前针对如何获取指定区域的单次覆盖卫星影像的研究较多，但大部分研究偏向于对相关卫星的行进路线与拍摄角度进行预先规划，调用在轨卫星拍摄指定区域。这类方法对于卫星运营单位以外的研究者来说很不现实，同时调整卫星的行进路线与拍摄角度需要耗费在轨卫星的动力资源，因此存在很大制约，具体表现在以下几个方面：

1.仅卫星运营及相关管理单位具有调用在轨卫星的权限，大部分研究者不具备操作权限；

2.在轨卫星的运行轨道比较固定，具有一定的回访周期，虽可通过侧摆改变常规拍摄区域，但仍然难以随时访问任意区域；

3.多颗卫星协同拍摄的难度和复杂度呈指数级增加，算法优化求解的时间过长，执行效率不高。

对于一般的研究任务，直接调用多颗卫星进行拍摄，存在上文所述的各项制约。而从历史积累的数据中直接获取，则面临着如何从海量卫星数据中选取最优覆盖且满足应用需求的卫星影像的问题。

一种方式是直接处理获取的所有影像，由于没有进行筛选，影像数量庞大，导致后续处理费时费力。另一种方式是对获取的影像采取人工选择方法，通过人眼去比对和判断，剔除冗余的影像。人工方式精确度高，但是对操作人员有一定要求，且筛选速度慢。

近年来全球卫星发射的频率不断提高，卫星数量不断增加，积累的卫星影像数据也快速增长，数次覆盖全球绝大部分研究区域。对于多数应用而言，单次覆盖的卫星影像就能满足需求。然而对于获取的历史影像权限，直接处理和人工筛选，在处理效率上均无法满足需求。直接调用在轨卫星，则难以解决客观条件的制约。

总之，当前对于如何自动获取指定区域的单次最优覆盖卫星影像，仍然存在操作复杂、效率不高的问题。

发明内容

本发明主要解决现有技术获取指定区域的最优单次覆盖卫星影像自动化水平与效率不高的问题。

本发明技术方案提供一种基于地理网格的最优覆盖卫星影像筛选方法，包括以下步骤，

步骤1，读取测区范围内所有卫星影像的辅助文件，获取每张卫星影像的地理信息和属性信息；

步骤2，根据地理信息，计算测区整体地理覆盖范围，并计算覆盖总面积；根据预设的网格划分参数，计算每个网格单元的大小，得到测区相应地理格网；

步骤3，将每一张卫星影像作为多边形几何对象，计算测区相应地理格网中每个网格单元的覆盖度，比较每个网格单元的覆盖度，找出覆盖度最大的网格单元；