遥感影像云及云影多特征协同检测方法

发布时间：2017-08-22 22:20

  本文关键词：遥感影像云及云影多特征协同检测方法

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【摘要】：遥感影像中云及云影不同程度地影响着地物信息的有效获取。随着多源遥感数据的日益丰富,交叉应用多源、多时相遥感影像复原云及云影区的影像,以有效地获取地类演变过程是遥感大数据应用研究的重要内容。高精度的云及云影检测是遥感影像云及云影区修复的前提和保障。复杂多变的光谱特征以及难以有效表达的空间形态特征,使云及云影一直存在检测过程复杂、适用性差和精度不高的问题,难以形成稳定有效的检测方法。在对厚云、薄云、冰雪及其他地类多光谱特性分析的基础上,本文提出了一种云及云影的多特征协同检测方法。首先,对冰雪、云及其他地物类型可分性较好的红、短波红外、热红外波段,利用SAM方法匹配云光谱特征曲线,并进一步结合短波红外波段像元绝对值区分云与冰雪,以及热红外波段像元绝对值区分云及其他地物类型;其次,通过组合云影定向移动模型与近红外波段亮度阈值检测出云影像元。对具备这些光谱波段的Landsat-8进行实验,结果表明多光谱曲线、"诊断性"波段及空间关系多特征耦合能有效地检测出影像中的薄云、厚云及云影,整体精度优于95%。
【作者单位】： 云南国土资源职业学院数字国土与土地管理学院;云南省国际河流与跨境生态安全重点实验室;
【关键词】： 云检测 云影检测 多特征协同 阈值
【基金】：云南省应用基础研究计划项目(2013FB082) 国家自然科学基金项目(41271367)
【分类号】：P237
【正文快照】： 1引言在遥感成像过程中,由于云及云影的遮挡,使影像中相应区域的地物信息难以被有效获取,这是遥感(尤其是卫星遥感)影像应用中一直存在的问题。近年来,随着不同平台的遥感数据日益丰富,利用遥感数据间的互补性,在高精度的云及云影区定位数据的支持下,通过多源、多时相遥感影像

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本文编号：721378