[发明专利]一种云检测方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供了一种云检测方法、装置、设备及介质，涉及遥感影像处理的技术领域，包括：获取待检测的遥感影像；对待检测的遥感影像进行预处理，得到待检测的遥感影像的各个像元的波段值；利用预先建立的含有蓝光波段的晴空背景场，以及待检测的遥感影像的各个像元的蓝光波段反射率，通过预设算法得到第一云检测阈值；利用第一云检测阈值对待检测的遥感影像进行云检测。本申请能够提高遥感影像的薄云和低云的识别率。

技术领域

本申请涉及遥感影像处理领域，尤其是涉及一种云检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前基于卫星遥感数据的云检测方法包括阈值方法和模式识别，其中，阈值方法是基于辅助数据借助波普信息和图像的空间信息实现云检测，结果上更直观理想；模式识别是依赖训练数据集的正确性和不同类特征的合适组合实现云检测，检测结果效果好，具有良好的适应性。

但是，无论使用阈值组合还是模式识别进行云识别，都存在薄云和碎云检测效果差的缺点。由于薄云和碎云与下垫面（大气与其下界的固态地面或液态水面的分界面）之间的亮度对比度低，无论是通过光学阈值还是可靠的训练数据集都不能很好地将薄云和碎云区分出来；目前，这也是遥感图像云检测的一大难点。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种云检测方法、装置、设备及介质，以解决现有遥感图像云检测技术中存在的对薄云和碎云检测效果差的技术问题。

一方面，本申请实施例提供了一种云检测方法，包括：

获取待检测的遥感影像；

对待检测的遥感影像进行预处理，得到待检测的遥感影像的各个像元的波段值；

利用预先建立的含有蓝光波段的晴空背景场，以及待检测的遥感影像的各个像元的蓝光波段反射率，通过预设算法得到云检测阈值；

利用云检测阈值对待检测的遥感影像进行云检测。

进一步的，所述方法还包括：利用长时间序列遥感影像集，构建含有蓝光波段的晴空背景场。

进一步的，利用长时间序列遥感影像集，构建含有蓝光波段的晴空背景场，包括：

获取长时间序列遥感影像集；

对长时间序列遥感影像集的每幅影像进行预处理；

对预处理后的每幅影像的水和云像元进行识别；

基于泛洪算法，对预处理后的每幅影像的云阴影像元进行识别；

对预处理后的每幅影像进行去云处理，得到去云处理后各幅影像；所述去云处理为剔除预处理后的每幅影像的云和水像元以及云阴影像元；

对于去云处理后各幅影像的相同位置的像元，获取蓝光波段反射率的最小值，将所有的最小值按照对应的遥感图像的像元的排列顺序进行排列，得到含有蓝光波段的晴空背景场。

进一步的，对长时间序列遥感影像集的每幅影像进行预处理，包括：

根据太阳天顶角，将长时间序列遥感影像集的每幅影像的短波波段反射率，转换为太阳天顶角为0°时的等效反射率值。

进一步的，所述基于泛洪算法，对长时间序列遥感影像集的每幅影像的云阴影像元进行识别；包括：

通过泛洪算法，对长时间序列遥感影像集的第t幅遥感影像的近红外波段的反射率进行处理，得到计算值floodfillBand4_t；

计算第t幅影像的像元(x,y)是否为云阴影像元的判别标识CloudShadow_t(x,y)：