[发明专利]一种卫星图像云检测方法及系统

说明书

本发明公开一种卫星图像云检测方法及系统。该云检测方法包括：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。本发明的云检测方法及系统针对不同的地表类型设置对应的阈值，提高整体云检测结果的准确度同时降低不同区域云检测准确度的差异程度。

技术领域

本发明涉及云检测领域，特别是涉及一种卫星图像云检测方法及系统。

背景技术

云在遥感图像的可见光和近红外波段显示出白或灰白色的亮色调，并有 较高的反射率特性。云检测的原理就是利用云在可见光和近红外波段与植 被、土壤、岩石和水域等下垫面的反射率差异进行检测的，云具有较高的反 射率。遥感图像云检测方法众多，主要方法可分为阈值法、统计学方法和人 工神经网络法三大类。其中，阈值法因其算法简单、操作简便、精度较高的 特点，被广泛应用于各类遥感影像的预处理，其原理是通过云与典型地物光 谱差异或亮温差异来实现云检测。目前常见的阈值法有ISCCP算法、 APOLLO算法、CLAVR算法，这些方法主要是根据经验设定阈值进行云检 测。ISCCP方法假定观测辐射只来自晴空和云两种大气状况，以可见光0.6μm 和红外窗区11μm波段数据为特征量，采用阈值法进行云检测。CLAVR方法 则采用了2*2的像素进行判别，并根据下垫面性质和观测时间的不同，将算 法分为白天海洋、白天陆地、夜间海洋和夜间陆地四类。APPOLLO方法用AVHRR五个全分辨率探测通道资料，根据目标物特征在每个通道设定阈值 实现云像元识别。针对LANDSAT系列数据，Zhu等人提出了Fmask算法， 该算法利用云的物理特性，利用一系列阈值测试提取出潜在云层，分离出云、 云阴影和雪。现有的阈值法均未考虑地表类型对阈值的影响，导致在不同的 地表类型下云检测的准确度差异较大，在个别区域的云检测准确度较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种卫星图像云检测方法及系统，针对不同的地表 类型设置对应的阈值，提高整体云检测结果的准确度同时降低不同区域云检 测准确度的差异程度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种卫星图像云检测方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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：