一种基于三维数据空间图像的快速云检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三维数据空间图像的快速云检测方法，包括如下步骤：S1：数据读取和处理；S2：数据清洗；S3：构建三维数据空间图像；S4：阈值的分析和确定；S5：快速云检测方法；S6：云检测结果评估和验证。本发明专利技术能够对FY3/VIRR进行快速云检测，有效地提高数据应用时效，同时能为后续产品或用户提供云图象元的晴空信息，为卫星数据的应用推广提供支撑。为卫星数据的应用推广提供支撑。为卫星数据的应用推广提供支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三维数据空间图像的快速云检测方法


[0001]本专利技术是关于卫星云检测的
，特别是关于一种基于三维数据空间图像的快速云检测方法。

技术介绍

[0002]云是重要的气象和气候要素之一，它通过多种物理、化学和热力动力学作用，一方面调节地球大气系统内部的辐射能量平衡，另一方面对水分循环起重要作用。同时，也是大气中发生错综复杂的物理过程的具体表现之一。对云的观测和研究，一直是气象工作的一项重要的内容。随着卫星探测技术的不断发展及其探测分辨率的不断提高，卫星资料已被广泛地用于研究云的性质及其作用等各方面，并用于云参数的反演和云分析等工作。
[0003]云识别在卫星资料的反演中非常重要，是在实际定量分析中应用卫星遥感资料首要解决的问题之一。关于云检测国内外已经进行了大量的工作。迄今为止，已发展了多种自动云检测，但以阈值方法为最基本、最主要的方法。在先期云检测算法中阈值存在较明显的时空局限性(如随季节变化)，不利于业务化。由于阈值的确定主要是通过人机交互操作进行，因而带有一定的主观性，而且可能具有时间上和区域上的局限性。即对于不同时相、不同地区及不同传感器的图像数据，检测阈值可能区别很大。
[0004]随着卫星技术的发展，探测通道的增多，判识条件逐步发展，如今的阈值云判别方法已发展成为以多通道多阈值判识为主且动态确定阈值的云检测方法。
[0005]常见的云检测算法都是利用云和地表的物理特征的差异性来构建相应模型来实现。这些算法需要考虑下垫面、空间、时间等特点，进而使算法变得复杂。
[0006]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于三维数据空间图像的快速云检测方法，其能够解决算法需要考虑下垫面、空间、时间等使算法复杂的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于三维数据空间图像的快速云检测方法，包括如下步骤：
[0009]S1、数据读取和处理，读取的数据包括：读取卫星通道观测数据、卫星地理定位信息数据、地表水陆标识信息、地面温度观测、离线静态参数；
[0010]S2、数据清洗，对步骤S1得到的原始数据进行清洗和处理，得到卫星通道上的亮温；
[0011]S3、构建三维数据空间图像，通过清洗处理后的卫星通道观测数据，构建三维数据空间特征向量；
[0012]S4、阈值的分析和确定，定义三维数据空间特征向量与云特征向量之间的空间图像距离，获取云和晴空的空间图像距离阈值以及卫星通道上的亮温与地表温度的差值阈
值；
[0013]S5、快速云检测方法，分别判断三维数据空间特征向量与云特征向量之间的空间图像距离，亮温与地表温度的差值。
[0014]进一步地，还包括步骤
[0015]S6、云检测结果的评估和验证。
[0016]进一步地，步骤S1中，数据读取和处理具体包括如下步骤：
[0017]S11、数据读取，读取卫星通道观测数据、卫星地理定位信息数据、地表水陆标识信息数据、地面温度观测数据、离线静态参数数据；
[0018]S12、根据卫星通道观测数据得到1、9、7、3、4、5通道数据；
[0019]S13、根据卫星地理定位信息数据得到地理位置(即经纬信息)、日期、时间、太阳天顶角；
[0020]S14、根据地表水陆标识信息数据得到地表经纬处水陆标识；
[0021]S15、根据地面温度观测数据得到地表温度；
[0022]S16、根据离线静态参数数据得到相关的阈值参数；相关的阈值参数包括：晴空的空间图像距离阈值、云的空间图像距离阈值和温度差值阈值。
[0023]进一步地，步骤S2中，数据清洗具体包括如下步骤：
[0024]S21、对原始数据中的卫星通道观测数据的缺省值进行清洗；
[0025]S22、对原始数据高出或者低于统计范围2％的进行剔除；
[0026]S23、对原始数据处于2％
‑
98％范围的进行线性插值处理；
[0027]S24、对线性插值处理后数据进行(0，255)范围内归一化标准化处理；
[0028]S25、对3、4、5通道的原始计数值V进行如下处理：
[0029]BT＝V/100
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(1)
[0030]式中，BT是卫星通道上转换后的亮温，V为3、4、5通道的原始计数值。
[0031]进一步地，步骤S3中，构建三维数据空间图像具体包括如下步骤：
[0032]S31、任意选取一像元点，由步骤S24归一化标准化处理后得到的1、9、 7通道数据构建的三维数据空间特征向量为：
[0033][0034]式中，是三维数据空间特征向量；C1，C9，C7分别是1，9，7通道分量；μ是1，9，7通道分量的平均值，与图像的亮度成正比，是图像的亮度特征，具体计算公式如下：
[0035][0036]式中，C1，C9，C7分别是1，9，7通道分量；
[0037]S32、任意选取一像元点，由步骤S24归一化标准化处理后得到的3、4、 5通道数据构建的三维数据空间特征向量为：
[0038][0039]式中，是三维数据空间特征向量；C3，C4，C5分别是3、4、5通道分量；μ2是3、4、5通道分量的平均值，与图像的亮度成正比，是图像的亮度特征。
[0040]进一步地，步骤S4中，阈值的分析和确定具体包括如下步骤：
[0041]S41、对于任意一像元点，其对应的特征向量为和则该像元点与云特征向量之间的空间图像距离D1和D2分别定义为：
[0042][0043][0044]S42、对在不同位置、不同日期、不同时间、不同水陆标识情况下云、疑似云、疑似晴空和晴空进行人工采样识别，并对不同目标物的三维数据空间特征向量和与空间图像距离D1和D2参数进行统计，进而得到不同目标物的空间图像距离的概率分布；
[0045]S43、根据云、疑似云、疑似晴空和晴空不同目标物的空间图像距离参数 D1的概率分布曲线，获得云和晴空的空间图像距离在空间图像距离参数D1下概率分布曲线的交叉点A，交叉点A所对应的空间图像距离为空间图像距离阈值t1；
[0046]S45、根据云、疑似云、疑似晴空和晴空不同目标物的空间图像距离参数 D2的概率分布曲线，获得云和晴空的空间图像距离在空间图像距离参数D2下概率分布曲线的交叉点B，交叉点B所对应的空间图像距离为空间图像距离阈值t2；
[0047]S45、根据步骤S25中的公式(1)得到3、4、5通道上云的亮温BT，根据地面温度观测得到地表温度TS，进而获得亮温BT与地表温度TS的差值D3，其具体计算公式如下：
[0048]D3＝BT
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‑
TS
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(6)
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维数据空间图像的快速云检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、数据读取和处理，读取的数据包括：读取卫星通道观测数据、卫星地理定位信息数据、地表水陆标识信息、地面温度观测、离线静态参数；S2、数据清洗，对步骤S1得到的原始数据进行清洗和处理，得到卫星通道上的亮温；S3、构建三维数据空间图像，通过清洗处理后的卫星通道观测数据，构建三维数据空间特征向量；S4、阈值的分析和确定，定义三维数据空间特征向量与云特征向量之间的空间图像距离，获取云和晴空的空间图像距离阈值以及卫星通道上的亮温与地表温度的差值阈值；S5、快速云检测方法，分别判断三维数据空间特征向量与云特征向量之间的空间图像距离，亮温与地表温度的差值。2.如权利要求1所述的基于三维数据空间图像的快速云检测方法，其特征在于，还包括步骤S6、云检测结果的评估和验证。3.如权利要求1所述的基于三维数据空间图像的快速云检测方法，其特征在于，步骤S1中，数据读取和处理具体包括如下步骤：S11、数据读取，读取卫星通道观测数据、卫星地理定位信息数据、地表水陆标识信息数据、地面温度观测数据、离线静态参数数据；S12、根据卫星通道观测数据得到1、9、7、3、4、5通道数据；S13、根据卫星地理定位信息数据得到地理位置(即经纬信息)、日期、时间、太阳天顶角；S14、根据地表水陆标识信息数据得到地表经纬处水陆标识；S15、根据地面温度观测数据得到地表温度；S16、根据离线静态参数数据得到相关的阈值参数；相关的阈值参数包括：晴空的空间图像距离阈值、云的空间图像距离阈值和温度差值阈值。4.如权利要求1所述的基于三维数据空间图像的快速云检测方法，其特征在于，步骤S2中，数据清洗具体包括如下步骤：S21、对原始数据中的卫星通道观测数据的缺省值进行清洗；S22、对原始数据高出或者低于统计范围2％的进行剔除；S23、对原始数据处于2％
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98％范围的进行线性插值处理；S24、对线性插值处理后数据进行(0，255)范围内归一化标准化处理；S25、对3、4、5通道的原始计数值V进行如下处理：BT＝V/100
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(1)式中，BT是卫星通道上转换后的亮温，V为3、4、5通道的原始计数值。5.如权利要求4所述的基于三维数据空间图像的快速云检测方法，其特征在于，步骤S3中，构建三维数据空间图像具体包括如下步骤：S31、任意选取一像元点，由步骤S24归一化标准化处理后得到的1、9、7通道数据构建的三维数据空间特征向量为：
式中，是三维数据空间特征向量；C1，C9，C7分别是1，9，7通道分量；μ是1，9，7通道分量的平均值，与图像的亮度成正比，是图像的亮度特征，具体计算公式如下：式中，C1，C9，C7分别是1，9，7通道分...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨昌军，孙凌，邱红，覃丹宇，
申请(专利权)人：国家卫星气象中心国家空间天气监测预警中心，
类型：发明
国别省市：