[发明专利]遥感影像优选方法和装置

说明书

本发明公开了一种遥感影像优选方法和装置，属于遥感领域。该方法首先对遥感影像预处理和标准化，获得影像特征参数；结合优选特征指标，构建基于决策树的影像优选策略模型；利用初步查询条件进行第一次查询，快速获得全部有效遥感影像清单；利用影像优选策略模型，进行第二次空间复合运算查询，获得精准的优选遥感影像清单；计算每一种优选策略的优选遥感影像清单的评价指标，形成指标评价决策矩阵；利用评价指标决策矩阵选择最佳影像优选结果；获得优选后的影像清单，获得优选后的影像优选区域矢量边界及信息。本发明实现了大范围区域海量卫星遥感影像的自动化快速优选，大大节省了人力、物力、财力投入，提高了海量卫星遥感影像的优选查询效率。

技术领域

本发明涉及卫星遥感领域，特别是指一种遥感影像优选方法和装置。

背景技术

随着对地观测技术的发展，人类对地球的综合观测能力达到了空前水平。卫星遥感影像数据具有多源、多尺度、数据量大、用途广等特点，卫星遥感领域已经步入了大数据时代，同时，对卫星遥感数据的应用领域不断拓展，对海量遥感数据的管理与查询检索需求不断提高。

由于单颗卫星资源有限，且单景遥感影像覆盖范围有限，往往需要将多景遥感影像镶嵌成一幅覆盖更大范围的影像。同时，受云雨天气的影响，特别是在我国西南地区，遥感影像通常含云量较高，很难获得一景完整的无云影像，云层的遮挡会降低遥感影像中地面目标信息的可用性，这对遥感技术的应用带来了很大的局限性。

通常在大范围卫星遥感影像应用中，通常涉及多星多载荷数据的综合查询，一方面，要保障查询到所需区域范围的全部影像数据，另一方面，需要去除有云区域，保证所需区域范围均有无云影像覆盖，最后，要根据实际需求筛选出最佳覆盖的影像清单。因此，海量的多源多级卫星遥感影像的优选查询是卫星遥感技术在各业务领域应用中的基础性工作，也是卫星遥感影像产品分发服务的关键内容之一。

通常，在卫星遥感影像数据库建设中，入库影像元数据信息包括卫星、传感器、空间分辨率、成像时间、景四角坐标、云量统计、产品级别等信息。在生态环境、国土调查、农业估产、地质矿产等领域业务应用中，通常涉及多星、多载荷、多时相、云量限制等数据的综合查询应用，需要最新成像时间、最高空间分辨率、最小重叠面积等不同影像类型筛选需求。

传统的卫星遥感影像查询方法，首先根据产品范围、成像时间、空间分辨率、云量等查询条件，通过关键词进行属性信息穷举查询，筛选出满足需求的全部影像数据，得到一个大而全的数据查询清单；然后，通过人工手动挑选方式，从海量的遥感影像清单中，单景逐一叠加影像快视图，分析影像位置、时相、云覆盖区域等信息，反复挑选符合条件的影像，直至所有位置都至少存在一景无云覆盖影像，最后生成最优的影像筛选清单。

传统的卫星遥感影像管理和查询效率与日益新增的多源海量的卫星遥感影像的应用需求存在严重的矛盾。传统的卫星遥感影像查询方式存在以下缺点：

1、传统影像查询结果是一个大而全的数据清单，只能通过人工手动挑选有效影像，耗费人力物力，对于大范围的影像优选，往往存在多选和漏选的问题，无法利用计算机通过影像有效区域的空间查询得到所需范围的精确数据，查询效率低下。

2、传统的影像元数据中所存在的云量是一个统计值，没有实际云覆盖区域的空间范围。若设置云量范围查询条件，则有些云量较大的影像可能在初步筛选中就被整景被完全丢弃，影像利用效率低；若不设置云量范围查询条件，则所有影像都会被检索出来，大大增加了后续数据二次挑选的工作量。

3、卫星遥感影像(特别是高分辨率遥感影像)数据量特别大，影像的挑选结果直接决定了影像传输和处理的效率。传统的影像查询方法效率低下，降低了卫星遥感数据的实时性的应用价值，在一定程度上制约了卫星遥感技术的业务化应用。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种遥感影像优选方法和装置，本发明实现了大范围区域海量卫星遥感影像的自动化快速优选，大大节省了人力、物力、财力投入，提高了海量卫星遥感影像的优选查询效率。