风云卫星中分辨率数据晴空识别算法研究

发布时间：2020-05-26 22:39

【摘要】：卫星遥感数据一直有着非常广泛且重要的用途。包括观测大气、陆地和海洋、协助资源勘查、土地利用、环境监测与保护以及灾害监测等。云、云阴影以及异常数据等非晴空数据严重影响了可用卫星遥感数据的获取。自2008年底,风云三号A星(FY3A)上搭载的中分辨率成像光谱仪(MERSI)开始对地遥测。该传感器拥有多达20个光谱通道的数据,包含了丰富且准确的地表植被信息。由于风云官方云检测产品与MERSI L1B数据分离,用户不能同步获取。所以本研究旨在研究一套实用的晴空数据获取方案,使得用户可以据此快速得到高质量的晴空数据,进行科研或生产。本文针对风云卫星中分辨率数据特点,深入研究晴空数据识别算法,并得到可供科学研究和应用的遥感数据。文章开头介绍了晴空数据识别的研究背景、目的以及意义。广泛、深入地阐述了国内外晴空识别研究历史与现状,概括了目前主要的晴空识别相关算法,也简要介绍了一下风云卫星中分辨率数据的卫星平台和传感器特征。接着,文中研究分析了风云卫星中分辨率数据内部结构和信息,据此进行对卫星数据进行几何校正、反射率、亮温值计算等预处理。为后续的晴空数据识别算法研究做好准备。近一步,文中研究了MERSI异常像元识别算法。在识别算法研究中,分别阐述和分析了异常行条带识别算法、异常“破折线”识别算法、异常孤立像元识别算法。先后应用了固定阈值法和数学形态学算法对异常行条带进行识别并且对结果进行了相应对比验证。证明了数学形态算法能更好地识别“异常行条带”。最后,文章重点研究了MERSI数据晴空像元识别算法。在其中,通过J-M距离选取晴空识别的最佳光谱特征,根据多通道的反射率、亮度温度和指数组合构建了晴空识别的决策树模型,应用分层决策进行晴空像元识别。决策树基于阈值算法,阈值的变化会导致漏检和虚检问题。所以文章继续研究和探讨了最大类间方差(Ostu)动态阈值算法的可行性,然后基于Ostu的动态阈值法再次构建识别算法模型进行晴空像元识别。引入Ostu的动态阈值法旨解决一次检测时的虚漏检测问题,改善识别效果。通过实验印证了思路的正确性。在进行晴空识别算法研究之后,本文进行晴空识别系统的设计与开发,快速高效生产可用晴空数据产品。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P407

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本文编号：2682505