[发明专利]一种夜光遥感月度影像合成方法

权利要求书

1.一种夜光遥感月度影像合成方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、针对待监测区域，获取某月的NPP/VIIRS日度夜光数据；并查找该区域对应的行政区划数据；

步骤二、对日度夜光数据进行预处理，并根据行政区划数据进行裁切，获得待监测区域的夜光遥感栅格数据；

步骤201、将夜光数据的地理坐标投影转换成WGS84地理坐标，同时将数据的空间分辨率重采样为0.00416667°；

步骤202、根据行政区划矢量数据对夜光数据进行镶嵌，确保能够覆盖待监测区域；

步骤203、以行政区划矢量面数据为掩膜，对夜光数据进行裁切，提取待监测区域的夜光遥感栅格数据；

步骤三、将夜光遥感栅格数据中每个像素原始DNB辐射值分别转变成各自对应的像元亮度值DN，构成夜光遥感DN值栅格图像；

第i个像素的转换公式如下；

DN_i＝Rad_i*10⁹

其中，DN_i表示第i个像素的像元亮度值，Rad_i表示原始夜光遥感栅格数据中第i个像素的原始DNB辐射值；i＝1,2,...N，N表示待监测区域的夜光遥感栅格数据中的像素个数；

步骤四、打开夜光遥感DN值栅格图像，通过云判和目视解译筛选无云且质量较好的K个日期对应的夜光数据；

夜光数据共有K个，K表示该月份中符合筛选条件的日期数；

步骤五、从筛选后每个日期的夜光数据中，选取各自的目标参考区域，根据参考区域的像素亮度值分别计算每个日期夜光数据的相对辐射校正系数；

具体步骤如下：

步骤501、针对每个日期的夜光数据，根据行政区划矢量数据选取各夜光数据中心城区，并且将图像亮度值最大的区域作为参考区域；

步骤502、针对每个参考区域，分别计算该区域对应的像素亮度值的均值C_Mean_k；

k＝1,2,...K；

步骤503、对K个亮度均值进行大小排序，选取中值C_Mean_med作为参考值；

步骤504、利用各像素亮度值的均值C_Mean_k和中值C_Mean_med，计算各日期的C_Mean_k相对校正系数；

第k个日期的相对校正系数计算公式如下：

a_k＝C_Mean_med/C_Mean_k

步骤六、利用相对校正系数对不同日期的待监测区域内的夜光数据进行分段补偿处理；

具体步骤如下：

步骤601，打开筛选后的K个日期的夜光数据，分别计算监测区域内所有像素的平均值Mean_k；

步骤602，针对每个日期的夜光数据，将每个像素的DN值与平均值Mean_k进行比较，利用相对校正系数对该日期的夜光数据进行补偿处理；

补偿是指：对夜光数据中每个像素的DN值进行更新；计算公式如下：

其中，DN_ki'表示第k个日期的夜光数据中第i个像素更新后的DN值，DN_ki表示第k个日期的夜光数据中第i个像素的原始DN值；

步骤七、将补偿后的K个日期的夜光数据，采用均值法进行月度合成处理，得到月度夜光遥感影像；

月度夜光遥感影像中每个像素的值DN_i'计算方式如下：

2.如权利要求1所述的一种夜光遥感月度影像合成方法，其特征在于，步骤四中所述的云判是指：通过检测云区域得到云的掩膜文件，使用云层掩膜工具检测夜光遥感DN值栅格数据；当云区域面积超过3％，该云区域作为无效数据进行删除，不参与后续计算；

目视解译是指：通过人眼检查经过云判后的夜光遥感DN值栅格图像，将缺失的数据作为无效数据进行删除。