【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種快速準(zhǔn)確的遙感數(shù)字影像含云量檢測方法
本專利技術(shù)涉及一種遙感數(shù)字影像含云量檢測方法，特別涉及一種快速準(zhǔn)確的遙感數(shù)字影像含云量檢測方法，屬于影像含云量檢測
技術(shù)介紹
遙感技術(shù)在對地觀測上扮演著越來越重要的角色，通過對遙感數(shù)字影像的解譯和分析，可以得到環(huán)境、氣象、農(nóng)業(yè)、森林、自然災(zāi)害等各種有效信息并應(yīng)用在人類生活的各方面。在全球范圍內(nèi)地球表面上被云覆蓋的面積平均約為66％，在衛(wèi)星影像中有約66％的比例是云的影像。而遙感數(shù)字影像中的云在各應(yīng)用場景中起的作用并不好，在光學(xué)遙感應(yīng)用中，云是阻擋獲得有效信息的干擾源，在遙感數(shù)字影像中云的出現(xiàn)會嚴(yán)重遮擋需要被觀測的地面信息，更會對下一步的分析應(yīng)用產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致所需地面信息缺失，正則化植被指數(shù)估計(jì)產(chǎn)生偏差，地面目標(biāo)分類識別錯誤及變化檢測的誤檢測等，遙感數(shù)字影像中被云覆蓋的部分是無價值的，需要剔除掉。由于遙感數(shù)字影像中大量的云的存在，浪費(fèi)了遙感數(shù)據(jù)平臺上大量的存儲資源和傳輸資源，而云包含的信息量極少，通過對遙感數(shù)字影像中的云進(jìn)行檢測，可以大幅壓縮遙感數(shù)字影像的數(shù)據(jù)量，減少對遙感數(shù)據(jù)平臺的存儲資源和傳輸資源的浪費(fèi)。在各應(yīng)用場景中，遙感數(shù)字影像中的云起著不同的作用，因此在進(jìn)行分析應(yīng)用前，對遙感數(shù)字影像進(jìn)行含云量檢測十分必要。含云量檢測現(xiàn)實(shí)應(yīng)用意義很大，不僅可在氣象領(lǐng)域中為天氣預(yù)報和氣候監(jiān)測提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持，并且可應(yīng)用在氣象災(zāi)害的預(yù)警預(yù)報中，減少人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)損失。通過含云量檢測對遙感數(shù)字影像進(jìn)行壓縮，還可以使遙感數(shù)字影像的星地傳輸效率大幅提高。在地里國情監(jiān)測方面，礦產(chǎn)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種快速準(zhǔn)確的遙感數(shù)字影像含云量檢測方法，其特征在于：采用遙感數(shù)據(jù)平臺具備的紅、綠、藍(lán)三個通道的影像信息作為數(shù)據(jù)源，一是對遙感數(shù)字影像進(jìn)行三個層次的遙感影像分割，三個層次的遙感影像分割分別為過分割、適度分割、粗分割；二是以每個分割影像塊為單位提取視覺特性，視覺特性包括區(qū)域特性和區(qū)域?qū)Ρ榷忍匦詢深悾蝗抢秒S機(jī)森林算法訓(xùn)練分類器，對每個分割影像塊進(jìn)行云或非云的判斷并生成顯著性圖像，每幅影像都進(jìn)行了三個層次的遙感影像分割，會得到的三幅顯著性圖像；四是通過平等投票融合的方式將三幅顯著性圖像融合成最終的云掩膜圖像。/n
【技術(shù)特征摘要】
1.一種快速準(zhǔn)確的遙感數(shù)字影像含云量檢測方法，其特征在于：采用遙感數(shù)據(jù)平臺具備的紅、綠、藍(lán)三個通道的影像信息作為數(shù)據(jù)源，一是對遙感數(shù)字影像進(jìn)行三個層次的遙感影像分割，三個層次的遙感影像分割分別為過分割、適度分割、粗分割；二是以每個分割影像塊為單位提取視覺特性，視覺特性包括區(qū)域特性和區(qū)域?qū)Ρ榷忍匦詢深悾蝗抢秒S機(jī)森林算法訓(xùn)練分類器，對每個分割影像塊進(jìn)行云或非云的判斷并生成顯著性圖像，每幅影像都進(jìn)行了三個層次的遙感影像分割，會得到的三幅顯著性圖像；四是通過平等投票融合的方式將三幅顯著性圖像融合成最終的云掩膜圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速準(zhǔn)確的遙感數(shù)字影像含云量檢測方法，其特征在于，基于云在遙感數(shù)字影像中的視覺顯著性原理，設(shè)置實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)字影像含云量檢測算法模型，具體步驟為：
第一步，對遙感數(shù)字影像進(jìn)行遙感影像分割，在遙感數(shù)字影像上進(jìn)行含云量檢測先對遙感數(shù)字影像進(jìn)行分割，以分割影像塊為對象進(jìn)行云或非云的判斷，對云或非云的判斷以像素為單位，特征設(shè)置不局限于像素本身的物理光譜特征，可得到區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特征和區(qū)域間的統(tǒng)計(jì)特征，對遙感數(shù)字影像進(jìn)行多尺度遙感影像分割提取不同尺度下的視覺特性，含云量檢測具體應(yīng)用采用改進(jìn)的基于圖論分割算法，通過調(diào)整閾值控制遙感影像分割的閾值，達(dá)到過分割或粗分割的目的；
第二步，以分割影像塊為單位提取視覺特性，采用各遙感數(shù)據(jù)平臺都具備的紅、綠、藍(lán)三個通道作為輸入數(shù)據(jù)，然后以分割影像塊為單位提取視覺特性。基于顯著性算法機(jī)理，通過區(qū)域統(tǒng)計(jì)特性描述云區(qū)域與非云區(qū)域的差異，含云量檢測視覺特性設(shè)計(jì)包括兩大類：區(qū)域特性和區(qū)域?qū)Ρ榷忍匦裕?br>第三步，基于自上而下的視覺顯著性檢測算法框架進(jìn)行含云量檢測，采用隨機(jī)森林算法作為云分類器，在分類精度上分類錯誤率收斂于泛化誤差界，提高單顆分類決策樹的分類強(qiáng)度或通過隨機(jī)法降低分類決策樹間的相關(guān)性，在抗噪聲上引入裝袋法和特征子空間法兩大隨機(jī)法，在含云量檢測上無需對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理，訓(xùn)練集中的特征向量在各維度下表現(xiàn)穩(wěn)定；
第四步，通過平等投票融合的方式將三幅顯著性圖像融合成最終的云掩膜圖像，遙感影像分割階段，同一張影像進(jìn)行含云量檢測時會得到三個尺度的顯著性圖，將這三個尺度的顯著性圖融合得到最終的云掩膜圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速準(zhǔn)確的遙感數(shù)字影像含云量檢測方法，其特征在于，遙感影像分割中，以分割影像塊為單位來判斷云或非云，以像素為單位進(jìn)行含云量檢測，得到該區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特征和區(qū)域間的統(tǒng)計(jì)特征，令A(yù)代表整張影像區(qū)域，則遙感影像分割可視為將A分割為n個子區(qū)域的過程，同時滿足以下條件：
(1)
(2)Ai是一個連通區(qū)域，i＝1，2，...，n
(3)對所有的i和j且i≠j，滿足
(4)P(Ai)＝TRUE，i＝1，2，...，n
(5)P(Ai∪Aj)＝FALSE，i≠j
其中P為邏輯函數(shù)，
遙感影像分割采用改進(jìn)的基于圖論分割方法，改進(jìn)的基于圖論分割方法將遙感影像表示為圖的形式：
B＝(V，D)，
其中V為節(jié)點(diǎn)的集合，D為邊的集合，vi對應(yīng)一個像素點(diǎn)，且vi∈V，一條邊將兩個節(jié)點(diǎn)vi與vj連接在一起，且(vi，vj)∈D，每一條邊都對應(yīng)一個權(quán)重w(vi，vj)，這個權(quán)重為非負(fù)值，由對應(yīng)的兩個節(jié)點(diǎn)的特性決定，邊的權(quán)重函數(shù)由兩個節(jié)點(diǎn)上的色彩、灰度差、位移多種局部特性決定。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種快速準(zhǔn)確的遙感數(shù)字影像含云量檢測方法，其特征在于，改進(jìn)的基于圖論分割方法的具體流程如下：
步驟一，將每條邊的權(quán)重賦予非負(fù)的初值，初值利用任何邊緣檢測算法得到，并且將所有邊緣按照權(quán)重遞增排序π＝(o1，o2，…，om)；
步驟二，初次分割表示為S0，每個節(jié)點(diǎn)vi位于自己的區(qū)域中，重復(fù)步驟三m次；
步驟三，利用Sq-1得到Sq，假設(shè)vi和vj為第q條邊的兩個端點(diǎn)，即oq＝(vi，vj)，當(dāng)在第Sq-1次分割中vi和vj位于不同的區(qū)域中，且w(oq)比兩邊區(qū)域中的區(qū)域內(nèi)部差異都...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王程，高宏松，
申請(專利權(quán))人：王程，
類型：發(fā)明
國別省市：浙江;33
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