[发明专利]基于半监督空谱特征的多光谱云检测方法

权利要求书

1.一种基于半监督空谱特征的多光谱图像云检测方法，其特征在于，包括有如下步骤：

(1)输入多光谱图像：输入要进行检测的带有云干扰的多光谱图像，并提取其自协矩阵R和多光谱图像数据B；

(2)对多光谱图像实施波段选择：利用波段选择算法在输入的多光谱图像中选取可见光波段图像，用于多光谱图像的空间特征提取；

(3)得到多光谱图像的空间特征图像：通过对可见光波段图像利用图像分解方法提取其空间特征图像的特征，得到多光谱图像的空间特征图像D；

(4)在空间特征图像中提取云目标光谱：在空间特征图像D中根据所设阈值提取云目标的光谱向量，最终得到云目标光谱d，具体步骤如(4a)-(4d)；

(4a)设置阈值，阈值为像素点最大值的1/4；

(4b)记录空间特征图像D中大于该阈值点的坐标；

(4c)返回输入的多光谱图像，提取相应坐标的光谱向量；

(4d)对提取到的光谱向量求取平均值，得到云目标光谱d；

(5)得到多光谱图像的云目标检测结果：利用得到的云目标光谱d、输入的多光谱图像数据B以及输入的多光谱图像的自协矩阵R，使用约束能量最小化算法，得到多光谱图像的云目标的检测结果D₁。

2.根据权利要求1所述的基于半监督空谱特征的多光谱图像云检测方法，其特征在于，步骤(3)中所述的得到多光谱图像的空间特征图像,具体步骤如下：

(3a)：将选取的可见光波段图像通过属性滤波器，得到包含闭操作、原操作、开操作的三个属性概图；

(3b)：按照下式，得到高光谱训练集的空间特征图像D：

D＝|A-C|+|E-C|

其中，D表示高光谱训练集的空间特征图像，| |表示取绝对值操作，

A表示开操作概图，C表示原操作概图，E表示闭操作概图。

3.根据权利要求1所述的基于半监督空谱特征的多光谱图像云检测方法，其特征在于，步骤(5)中所述的使用约束能量最小化算法，得到多光谱图像的云目标，具体步骤如下：

(5a)对云目标光谱进行转置和逆运算，得到其转置和逆矩阵；

(5b)利用得到的云目标光谱的转置和逆矩阵以及输入的多光谱图像数据B，使用约束能量最小化算法，得到多光谱图像的云目标的检测结果，云目标的检测结果为：

其中，D₁为云目标的检测结果，d为云目标光谱，R为输入的多光谱图像的自协矩阵，B为输入的多光谱图像数据，^T表示转置操作，^-1表示取逆操作。