一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法技术

一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，该方法基于通用的红、绿、蓝和近红外四个谱段的信息，采用正交子空间投影的检测原理完成云检测。不同于现有的遥感图像云检测方法，克服了现有技术仅能将云检测结果单一整理为云和非云的问题，可以将云目标直接生成不同等级的云产品，同时克服了现有的多光谱云检测方法不适用于谱段数量较少的通用四谱段遥感图像的问题，提升了处理速度，简化了计算流程。

A Cloud Target Detection Method Based on Four-band Remote Sensing Images

A cloud target detection method based on four-band remote sensing image is proposed. The method is based on the general information of red, green, blue and near infrared bands. The cloud detection is completed by using the principle of orthogonal subspace projection. Different from the existing cloud detection methods for remote sensing images, it overcomes the problem that the existing technologies can only organize the cloud detection results into cloud and non-cloud. It can directly generate cloud products of different grades from cloud targets. At the same time, it overcomes the problem that the existing multi-spectral cloud detection methods are not suitable for general four-spectral remote sensing images with fewer spectral segments, improves the processing speed and simplifies the calculation. Technological process.

【技术实现步骤摘要】
一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法
本专利技术涉及一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，属于数字图像处理领域。
技术介绍
星载高分辨率、宽覆盖的多传感器所产生的海量数据为遥感应用带来质量更高、更加多样化的数据源的同时，也带来了大量无效信息，给遥感信息的存储、传输、提取与应用带来了极大的挑战。据统计数据显示，在高分辨率可见光遥感图像中超过50％左右的图像被厚度不同、分布形态各异的云覆盖，导致下传至地面的数据大部分为无效数据。云覆盖等无效数据严重浪费了数据传输时间和链路带宽，影响了包含重要目标信息数据的优先下传。同时，遥感图像中云目标的存在，增大了对重要军事目标如飞机、舰船等的识别难度，因此，研究星上实时的云检测和云剔除技术，对于减少数据量和提升遥感图像的智能处理能力具有重要意义。遥感图像的云检测技术一直是遥感图像处理领域的研究热点之一，遥感图像的云检测技术主要分为两大类，一类是基于可见光的云检测技术，例如基于特征空间降维压缩的云检测方法，以及基于多属性融合的云检测方法。这些云检测技术主要集中在如何有效的提取云特征，以达到更好地解决云检测的目的。另一类就是基于多光谱的云检测技术，在可见光之外，搭载多光谱乃至高光谱的成像光谱仪逐渐成为卫星探测手段的一种发展趋势，也为遥感图像的智能处理提供了有利条件。结合云目标在某些谱段的光谱特征，可以很好的将云与下垫面区分开来。多光谱云检测方法主要分为三种，第一种是提取云的多光谱特征，再使用分类器完成云判决。如EO-1卫星上使用的HCC算法(HyperionCloudCover)，Landsat7卫星上使用的自动云量评估的ACCA算法，均选择有代表性的谱段信息，并根据云的光谱特征完成云检测。这种方法简单直观，充分利用了云目标在不同谱段上所表现出来的光谱特性完成检测，易于FPGA实现，但是需要依据特定的谱段信息，以保证算法的性能；第二种方法是综合使用云的光谱特征和统计特征，再使用分类器进行云判决。如基于MODIS遥感数据，将云的纹理结构特征与光谱特征相结合，采用神经网络的算法完成云检测。这种方法需要综合利用云的光谱特征和统计特征，算法较复杂；最后一种方法是将多谱段的数据采用信号处理的方法完成云检测。如基于ICA的云检测方法。这种方法由于是在高维空间上进行处理，所以计算量相对较高。以上这些方法一般将云检测问题处理为一个二值分类问题，云检测结果要么为云，要么为非云。然而，云的形态千变万化，类型多种多样，简单的将云检测结果处理为云和非云并不恰当，缺少进一步细分云检测的结果，将云目标生成不同等级的云产品，简单的区分为云或非云不符合云目标的特性，需要通过计算待检测云目标的具体数值从而可以进行云等级区分，同时，现有的多光谱云检测方法基本采用国外的MODIS数据、Landsat数据或AVHRR等数据展开研究，基于通用的四谱段(红、绿、蓝、近红外)数据进行研究的十分少见，主要原因是四谱段的多光谱数据谱段数太少，大量有效的多光谱云检测算法并不适用。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：针对目前现有技术中，可见光遥感图像云检测技术针对通用四谱段的遥感数据检测困难，算法普遍性差、难以区分多种不同类型云目标的问题，提出了一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法。本专利技术解决上述技术问题是通过如下技术方案予以实现的：一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，步骤如下：(1)获取待检测云的四谱段遥感图像；(2)对步骤(1)所得的四谱段遥感图像进行谱段扩展；(3)根据步骤(2)所得谱段扩展后遥感图像建立待测云目标t；(4)建立初始背景空间U0，根据步骤(2)所得谱段扩展后四谱段遥感图像及步骤(3)所得待测云目标t，对初始背景空间U0进行虚假背景筛选剔除并建立背景子空间U；(5)根据步骤(4)所得背景子空间U、步骤(3)所得待测云目标t对谱段扩展后遥感图像中的待测云目标进行正交子空间投影，将匹配滤波后所得图像输出值result作为待测云目标的云检测结果并进行云目标分类。所述步骤(1)中的四谱段为：红谱段、绿谱段、蓝谱段、近红外谱段。所述步骤(3)中，建立待测云目标t的方法为：(3a)于待检测云的四谱段遥感图像中抽取待测云对象r；(3b)将步骤(3a)所抽取的所有待测云对象r由多个单一向量扩展为一个云目标子空间T；(3c)计算步骤(3b)所得云目标子空间T的均值向量，作为最终待测云目标t。所述步骤(3)中，待测云目标t的计算方法为：式中，为云目标子空间T的均值向量，ti为云目标子空间T的第i个云向量，i＝1～n，n为抽取的待测云对象r的个数。所述步骤(4)中，建立背景子空间U的方法为：(4a)以步骤(3)所得待测云目标子空间T作为初始目标，利用自动目标生成方法对输入图像进行自动背景搜索得到包含虚假背景的背景空间U，其中U＝[u1u2…ui…ui]，ui为背景空间U中第i个目标，i为正整数；(4b)计算待测云目标t与包含虚假背景的背景子空间U＝[u1u2…ui…um]的光谱相似系数coffi为：(4c)根据背景目标抑制程度设定相似阈值Th，对步骤(4b)计算所得光谱相似系数coffi进行比较，若coffi＞Th，则从背景空间U中剔除第i个背景目标ui，否则，保留该背景目标，并对剩余背景目标进行检测，符合筛选条件的所有背景目标组成最终的背景空间U。所述步骤(5)中进行正交子空间投影时，正交投影因子的计算方法为：式中，为正交投影因子，U#为背景子空间U的伪逆矩阵，I为单位矩阵。所述步骤(5)中，根据正交投影因子计算所得匹配滤波图像输出值result对待测云目标进行分类的标准为：若result∈[0.8,1]，则该待测云目标为厚云区；若result∈[0.6,0.8)，则该待测云目标为云过渡区；若result∈[0.4,0.6)，则该待测云目标为薄云区；若result∈[0,0.4)，则该待测云目标为无云区。所述步骤(1)中，根据检测需求判断是否对待检测云的四谱段遥感图像进行预处理，若对处理速度有要求时，对图像按照n*n进行分块；若对检测精度有要求时，不进行分块处理。本专利技术与现有技术相比的优点在于：(1)本专利技术提供的一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，通过获取较容易获得的四谱段多光谱遥感数据，通过建立云目标子空间及筛选虚假背景的背景空间，细化的对待检测目标进行正交投影及滤波处理，根据输出结果进一步细化分类，能够适应多种类型厚度的云目标，普适性极强；(2)本专利技术采用通用的四谱段遥感图像完成云检测，与现有多谱段云检测算法需要使用特定的光谱谱段完成检测不同，解决了四谱段的多光谱数据谱段数太少、大量有效的多光谱云检测算法并不适用的问题，同时不依赖于特定的谱段信息，不但对四谱段的遥感图像云检测适用，也可以推广到L>4个谱段的情况，整体算法架构基本不变，待检测像素之间的检测相互独立，因此可以采用多路并行的方案进行实现，适合星上应用的实时云检测。附图说明图1为专利技术提供的星上云检测机构框图；图2为专利技术提供的四谱段输入遥感图；图3为专利技术提供的云检测结果图；图4为专利技术提供的不同等级云产品示意图；图5为专利技术提供的云检测方法流程图；具体实施方式如图1所示，为本专利技术的云检测的硬件实现框图。首先，在算法处理之前，进行降采样处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，其特征在于步骤如下：(1)获取待检测云的四谱段遥感图像；(2)对步骤(1)所得的四谱段遥感图像进行谱段扩展；(3)根据步骤(2)所得谱段扩展后遥感图像建立待测云目标t；(4)建立初始背景空间U0，根据步骤(2)所得谱段扩展后四谱段遥感图像及步骤(3)所得待测云目标t，对初始背景空间U0进行虚假背景筛选剔除并建立背景子空间U；(5)根据步骤(4)所得背景子空间U、步骤(3)所得待测云目标t对谱段扩展后遥感图像中的待测云目标进行正交子空间投影，将匹配滤波后所得图像输出值result作为待测云目标的云检测结果并进行云目标分类。

【技术特征摘要】
1.一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，其特征在于步骤如下：(1)获取待检测云的四谱段遥感图像；(2)对步骤(1)所得的四谱段遥感图像进行谱段扩展；(3)根据步骤(2)所得谱段扩展后遥感图像建立待测云目标t；(4)建立初始背景空间U0，根据步骤(2)所得谱段扩展后四谱段遥感图像及步骤(3)所得待测云目标t，对初始背景空间U0进行虚假背景筛选剔除并建立背景子空间U；(5)根据步骤(4)所得背景子空间U、步骤(3)所得待测云目标t对谱段扩展后遥感图像中的待测云目标进行正交子空间投影，将匹配滤波后所得图像输出值result作为待测云目标的云检测结果并进行云目标分类。2.根据权利要求1所述的一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，其特征在于：所述步骤(1)中的四谱段为：红谱段、绿谱段、蓝谱段、近红外谱段。3.根据权利要求1或2所述的一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中，建立待测云目标t的方法为：(3a)于待检测云的四谱段遥感图像中抽取待测云对象r；(3b)将步骤(3a)所抽取的所有待测云对象r由多个单一向量扩展为一个云目标子空间T；(3c)计算步骤(3b)所得云目标子空间T的均值向量，作为最终待测云目标t。4.根据权利要求3所述的一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中，待测云目标t的计算方法为：式中，为云目标子空间T的均值向量，ti为云目标子空间T的第i个云向量，i＝1～n，n为抽取的待测云对象r的个数。5.根据权利要求4所述的一种基于四谱段遥感图像的云目标检测方法，其特征在于：所述步骤(4)中，建立背景子空间U的方法为：(4a)以步...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯舒维，李晓博，肖化超，邵应昭，莫凡，
申请(专利权)人：西安空间无线电技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西,61