[发明专利]一种卫星图像云检测方法及系统在审
申请号: | 201910602938.3 | 申请日: | 2019-07-05 |
公开(公告)号: | CN110308097A | 公开(公告)日: | 2019-10-08 |
发明(设计)人: | 孙林;周雪莹 | 申请(专利权)人: | 山东科技大学 |
主分类号: | G01N21/17 | 分类号: | G01N21/17;G01S19/38 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 杜阳阳 |
地址: | 266510 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 云检测 卫星图像 地表类型 准确度 图像 检测 | ||
1.一种卫星图像云检测方法,其特征在于,包括:
获取待检测的卫星图像;
对所述卫星图像按地表类型进行划分,得到不同地表类型的卫星图像;
在各地表类型的卫星图像中按照地表类型所对应的阈值进行云检测,得到各地表类型下的云图像。
2.根据权利要求1所述的卫星图像云检测方法,其特征在于,所述对所述卫星图像按地表类型进行划分,得到不同地表类型的卫星图像,具体包括:
根据历史地表类型数据将所述地表类型划分为湿地、水体、人造地表、裸地、海域、耕地、森林、草地和灌木;其中所述湿地、所述水体、所述人造地表、所述裸地和所述海域属于恒定属性地表;所述耕地、所述森林、所述草地和所述灌木属于变化属性地表。
3.根据权利要求2所述的卫星图像云检测方法,其特征在于,所述在各地表类型的卫星图像中按照地表类型所对应的阈值进行云检测,得到各地表类型下的云图像,具体包括:
针对各所述恒定属性地表,选取深蓝-卷云波段指数以及地表类型与云区别度最大的波段进行云检测;所述深蓝-卷云波段指数为
其中CCI为深蓝-卷云波段指数,Coastal为深蓝波段反射率,Cirrus为卷云波段反射率;
针对各所述变化属性地表,根据各地表类型所处的纬度和季节确定各波段的阈值并结合所述深蓝-卷云波段指数进行云检测。
4.根据权利要求3所述的卫星图像云检测方法,其特征在于,所述针对各所述恒定属性地表,选取深蓝-卷云波段指数以及地表类型与云区别度最大的波段进行云检测,具体包括:
针对所述海域,将满足公式(Blue>0.12∪Green>0.08)∩Red>0.06∩NIR>0.06∪CCI≤0.95的像元确定为云像元;
针对所述水体,将满足公式Blue>0.13∪Green>0.10∪Red>0.08∪CCI≤0.95的像元确定为云像元;
针对所述湿地,将满足公式Blue>0.13∪Green>0.15∪Red>0.13∪CCI≤0.95的像元确定为云像元;
针对所述裸地,将满足公式CCI<0.95∪Blue>0.25的像元确定为云像元;
针对所述人造地表,将满足公式((Blue>0.25∪Green>0.2)∩BT<298∩NDVI<0.3)∩BT<Tcor_arti∪Cirrus>0.0025的像元确定为云像元;
其中Blue表示蓝光波段的反射率,Green表示绿光波段的反射率,Red表示红光波段的反射率,NIR表示近红外波段的反射率,BT表示亮温值,NDVI表示归一化植被指数,Tcor_arti表示动态亮温改正阈值。
5.根据权利要求3所述的卫星图像云检测方法,其特征在于,所述针对各所述变化属性地表,根据各地表类型所处的纬度和季节确定各波段的阈值并结合所述深蓝-卷云波段指数进行云检测,具体包括:
针对所述森林、所述草地和所述灌木:
利用公式计算不同波段、不同纬度和不同季节下的混合像元反射率阈值;其中P为混合像元的反射率阈值,ci为各组分ei的占比,n为不确定因子;
将满足反射率大于所述混合像元反射率阈值和深蓝-卷云波段指数小于0.95的像元确定为云像元;
针对所述耕地:
利用可见光和植被指数去除反射率低于预设阈值的区域,得到云和亮裸土区域;
利用归一化建筑指数和归一化植被指数去除所述亮裸土区域得到云区域;
将所述云区域的像元和所述深蓝-卷云波段指数小于0.95的像元确定为云像元。
6.一种卫星图像云检测系统,其特征在于,包括:
卫星图像获取模块,用于获取待检测的卫星图像;
地表类型划分模块,用于对所述卫星图像按地表类型进行划分,得到不同地表类型的卫星图像;
云检测模块,用于在各地表类型的卫星图像中按照地表类型所对应的阈值进行云检测,得到各地表类型下的云图像。
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