[发明专利]面向区域覆盖的遥感数据筛选方法及系统

权利要求书

1.一种面向区域覆盖的遥感数据筛选方法，其特征在于，包括：

从待筛选遥感数据集中选择与目标区域存在空间相交关系，且满足预设非空间条件的遥感影像生成候选遥感数据集；

将所述候选遥感数据集中各遥感影像的空间几何对象与所述目标区域进行空间裁剪，并将裁剪后的各遥感影像进行相互切割，以将裁剪后的各遥感影像拆分成多个碎片；所述空间裁剪指使用所述目标区域分别对所述候选遥感数据集中各遥感影像的空间几何对象进行裁剪，获取所述候选遥感数据集中各遥感影像与所述目标区域的重叠部分；

对切割结果中重复的碎片进行去重处理，将去重处理后的所有碎片生成碎片化几何要素集合，并对裁剪后的各遥感影像和所述碎片化几何要素集合中的碎片进行空间连接，获取裁剪后的各遥感影像包含的碎片；

根据裁剪后的各遥感影像包含的碎片数量、成像时间和云量，从所述候选遥感数据集中筛选出目标遥感影像；其中，所述目标区域由所有目标遥感影像包含的碎片的并集结果完全覆盖。

2.根据权利要求1所述的面向区域覆盖的遥感数据筛选方法，其特征在于，所述将裁剪后的各遥感影像进行相互切割，包括：

将裁剪后的遥感影像两两结合后形成组合遥感数据集，将各组合遥感数据集中两个裁剪后的遥感影像进行相互切割；

将所述组合遥感数据集的切割结果两两结合后形成新的组合遥感数据集，继续将各新的组合遥感数据集中两个切割结果再次进行相互切割，迭代执行所述两两结合和相互切割的过程，直到裁剪后的各遥感影像均与其他裁剪后的遥感影像进行相互切割；其中，所述其他裁剪后的遥感影像为所有裁剪后的遥感影像中除各裁剪后的遥感影像本身外的遥感影像。

3.根据权利要求1所述的面向区域覆盖的遥感数据筛选方法，其特征在于，所述根据裁剪后的各遥感影像包含的碎片数量、成像时间和云量，从所述候选遥感数据集中筛选出目标遥感影像，包括：

若所述碎片化几何要素集合中存在任一碎片属于唯一的遥感影像，则将该碎片所属的遥感影像作为所述目标遥感影像的第一目标遥感影像；

从所述候选遥感数据集中除所述第一目标遥感影像以外的所有其他影像中，根据各其他影像包含的碎片数量、成像时间和云量，筛选出所述目标遥感影像的第二目标遥感影像。

4.根据权利要求3所述的面向区域覆盖的遥感数据筛选方法，其特征在于，在从所述候选遥感数据集中除所述第一目标遥感影像以外的所有其他影像中，根据各其他影像包含的碎片数量、成像时间和云量，筛选出所述目标遥感影像的第二目标遥感影像之前，还包括：

从所述碎片化几何要素集合中删除所述第一目标遥感影像包含的所有碎片；

将每个其他影像包含的碎片与删除后的碎片化几何要素集合取交集得到的碎片数量作为每个其他影像的所述碎片数量。

5.根据权利要求4所述的面向区域覆盖的遥感数据筛选方法，其特征在于，从所述候选遥感数据集中除所述第一目标遥感影像以外的所有其他影像中，根据各其他影像包含的碎片数量、成像时间和云量，筛选出所述目标遥感影像的第二目标遥感影像，包括：

根据各其他影像的碎片数量、成像时间和云量，计算各其他影像的得分；

选择得分最高的其他影像加入所述第二目标遥感影像，并将所述得分最高的其他影像包含的所有碎片从删除后的所述碎片化几何要素集合中删除，得到新的删除后的碎片化几何要素集合；

继续将未被选择的各其他影像包含的碎片与所述新的删除后的碎片化几何要素集合取交集得到未被选择的各其他影像的新的碎片数量；

迭代执行所述计算和选择的过程，直到所述新的删除后的碎片化几何要素集合为空；

将所有选择的得分最高的其他影像的集合作为所述第二目标遥感影像。

6.根据权利要求5所述的面向区域覆盖的遥感数据筛选方法，其特征在于，所述根据各其他影像的碎片数量、成像时间和云量，计算各其他影像的得分，包括：

对于各其他影像，计算各其他影像的成像时间与预设时间之间的时间差值；

将所述时间差值与所述云量进行加权相加；

将所述碎片数量除以加权相加结果，并将相除结果作为各其他影像的得分。