高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法和装置制造方法及图纸

本公开提供了高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法和装置，包括：获取待检测的高光谱卫星影像，高光谱卫星影像包括多个子影像，每个的子影像对应一个谱段；判断子影像是否为存在坏波段的影像；响应于子影像不为存在坏波段的影像，对子影像进行缺失检测；响应于子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为无效值；对缺失检测后的子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果；对高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果；根据第一检测结果和第二检测结果生成高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。能够对高光谱卫星影像的各谱段影像的异常进行有效检测，极大的降低了人工质检工作量。

【技术实现步骤摘要】
高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法和装置
本公开的实施例一般涉及卫星图像处理
，并且更具体地，涉及高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法和装置。
技术介绍
高光谱卫星影像是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像得到的卫星影像。在可见光到短波红外谱段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有谱段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱遥感。高光谱分辨率遥感在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外谱段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱谱段信息。相对于传统的低光谱分辨率的遥感技术相比，高光谱遥感在对地观测和环境调查中提供了更为广泛的应用，地物的分辨识别能力大大提高和成像通道大大增加。但是，现有技术中，缺乏针对高光谱卫星影像的质量检测的快速有效的方法，常规的4谱段，8谱段的多光谱质检流程，显然无法适应动辄上百个谱段的高光谱卫星影像，采用常规的4谱段或8谱段的多光谱质检流程，极大的增加了人工质检的工作量，降低了质检效率，影响了高光谱卫星影像数据信息的有效性和数据性。
技术实现思路
根据本公开的实施例，提供了一种能够降低人工质检的工作量和质检效率，提高高光谱卫星影像数据信息的有效性和数据性的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方案。在本公开的第一方面，提供了一种高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，包括：获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段；判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为无效值；对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果；对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果；根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对于所述判断所述子影像是否为存在坏波段的影像，包括：对于所述多个子影像中的一个子影像，判断所述子影像的DN值是否全为0，若所述子影像的DN值全为0，则所述子影像为存在坏波段的影像。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测，包括：响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，根据预设阈值对所述子影像进行二值化，生成二值图像，对所述二值图像进行腐蚀和膨胀，去除坏线和条纹，将腐蚀和膨胀后的矩形区域确定为无效图斑。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为无效值，包括：响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为0值。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果，包括：对所述子影像的每一列求取均值，得到均值序列，将与所述均值序列的偏差的绝对值大于均值序列标准差预设倍数的列确定为盲元列；对所述子影像的相邻列的所有像元进行比较，响应于当前列像元值比下一列的像元值大或者小的像元的比例大于预设阈值，将当前列确定为条纹列；根据盲元检测结果和条纹检测结果，生成第一检测结果。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：对于条纹列，判断条纹列的像元是否位于与影像接边的位置；响应于条纹列的像元位于与影像接边的位置，将该条纹列标注为片间拼接条纹列。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果，包括：对每个子影像中缺失的影像区域进行对比，判断每个子影像中缺失的影像区域是否重叠，响应于存在重叠的不同子影像中的缺失的影像区域存在重叠，将存在重叠的影像区域确定为所述高光谱卫星影像的缺失区域。在本公开的第二方面，提供了一种高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测装置，包括：高光谱卫星影像获取模块，用于获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段；子影像检测模块，用于判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为无效值；对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果；整体缺失检测模块，用于对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果；检测数据生成模块，用于根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。在本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。通过本公开的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，能够对高光谱卫星影像的各谱段影像的异常进行有效检测，极大的降低了人工质检工作量，提高了质检效率，提供了客观有效的高光谱卫星影像数据信息，提高了数据性。附图说明结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：图1示出了本公开实施例一的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法的流程图；图2示出了本公开实施例二的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法的流程图；图3示出了本公开实施例三的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测装置的功能结构示意图；图4示出了本公开实施例四的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测设备的结构示意图。具体实施方式为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述子影像对应一个谱段；/n判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为无效值；/n对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果；/n对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果；/n根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。/n

【技术特征摘要】
1.高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述子影像对应一个谱段；
判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为无效值；
对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果；
对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果；
根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。


2.根据权利要求1所述的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，其特征在于，所述判断所述子影像是否为存在坏波段的影像，包括：
对于所述多个子影像中的一个子影像，判断所述子影像的DN值是否全为0，若所述子影像的DN值全为0，则所述子影像为存在坏波段的影像。


3.根据权利要求2所述的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，其特征在于，所述响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测，包括：
响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，根据预设阈值对所述子影像进行二值化，生成二值图像，对所述二值图像进行腐蚀和膨胀，去除坏线和条纹，将腐蚀和膨胀后的矩形区域确定为无效图斑。


4.根据权利要求3所述的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，其特征在于，所述响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为无效值，包括：
响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的DN值替换为0值。


5.根据权利要求4所述的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，其特征在于，所述对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果，包括：
对所述子影像的每一列求取均值，得到均值序列，将与所述均值序列的偏差的绝对值大于均值序列标准差预设倍数的列确定为盲元列；
对所述子影像...

【专利技术属性】
技术研发人员：随欣欣，徐航，梁雪莹，樊文峰，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：北京;11