基于暗像元评价策略的大气校正决策方法技术

本发明专利技术属于遥感影像分析技术领域，公开了一种基于暗像元评价策略的大气校正决策方法，包括：基于暗像元选取策略对待校正遥感影像进行暗像元获取；设计暗像元评价策略，并通过暗像元评价策略对待校正遥感影像进行评价，得到评价分数；基于评价分数进行大气校正方法的决策；通过决策得到的大气校正方法对待校正遥感影像进行大气校正。本发明专利技术创造性的设计了暗像元评价策略，基于传统的统计信息和地学信息定量的评价遥感影像对暗像元大气校正方法的适配度，该过程不依赖人工判断，实现了大气校正方法的自动化决策。方法的自动化决策。方法的自动化决策。

【技术实现步骤摘要】
基于暗像元评价策略的大气校正决策方法


[0001]本专利技术涉及遥感影像分析
，具体涉及一种基于暗像元评价策略的大气校正决策方法。

技术介绍

[0002]由于大气对太阳辐射和地面反射的散射和吸收,使原始卫星影像存在失真情况，造成影像清晰度和对比度下降，反射率、辐射亮度等相关物理量出现偏差，必须进行大气校正以还原目标物的真实地表反射率。常用的大气校正方法包括辐射传输模型大气校正方法、暗像元大气校正方法。辐射传输模型大气校正方法包括：MODTRAN、6S、QUAC等方法。
[0003]面对上述繁多复杂的大气校正方法，如何针对不同的遥感影像定制决策方法是当前研究的热点，通常使用目标决策法和可靠性评估法进行大气校正方法的决策。目标决策法根据不同的应用场景选择不同的大气校正方法。具体地，需要精确气象数据的基于模型的大气校正方法，其应用场景为高标准和高要求的科学研究；相对简单、容易实现的基于反演的大气校正方法，其应用场景是一些商业和实用型应用。但是在实际生产中，相当一部分遥感数据仅仅通过大气校正生成中间产物进行入库与管理，未明确其应用场景，对于该部分遥感影像，目标决策法无法对决策起到指导作用。可靠性评估法通过比较待测试大气校正方法的结果与其他方法的结果的差异、分析结果的可靠性。但是，该方法的缺点显而易见，评估多种大气校正方法需要进行大量的图像预处理和算法实现，这将耗费大量的时间和计算资源，同时要求决策者具备多方面的遥感知识，且受决策者的主观影响，导致对大气校正方法的决策结果不够客观。

技术实现思路

[0004]为了解决以上技术问题，本专利技术提供一种基于暗像元评价策略的大气校正决策方法，基于暗像元评价策略，定量的评价遥感影像中的暗像元分布情况，进而判断该遥感影像与暗像元大气校正方法之间的适配度，进一步完成对大气校正方法的决策。
[0005]本专利技术提供一种基于暗像元评价策略的大气校正决策方法，包括：
[0006]S1获取遥感影像；
[0007]S2对遥感影像进行预处理，得到待校正遥感影像，所述预处理包括去云、去雾、几何校正、辐射定标；
[0008]S3基于暗像元选取策略获取待校正遥感影像的暗像元；
[0009]S4基于暗像元分布评价指数设计暗像元评价策略，通过所述暗像元评价策略对待校正遥感影像进行评价，得到评价分数；
[0010]所述暗像元分布评价指数包括简单评价指数、地学评价指数；
[0011]S5基于评价分数进行大气校正方法的决策。
[0012]具体地，步骤S4包括：
[0013]S41基于网格均分策略计算得到简单评价指数；
[0014]S42基于地学划分策略计算得到地学评价指数；
[0015]S43基于简单评价指数和地学评价指数计算得到待校正遥感影像的评价分数。
[0016]具体地，所述网格均分策略包括：
[0017]对待校正遥感影像进行网格化均分，得到均分网格；
[0018]基于暗像元评价指数计算策略，计算暗像元在均分网格中的分布特点，得到简单评价指数。
[0019]具体地，所述地学划分策略包括：
[0020]基于地物分类方法对待校正遥感影像进行地物类型网格划分，得到地物类型网格；
[0021]基于暗像元评价指数计算策略，计算暗像元在地物类型网格中的分布特点，得到地物评价指数；
[0022]基于数字高程模型对待校正遥感影像进行地形网格划分，得到地形网格；
[0023]基于暗像元评价指数计算策略，计算暗像元在地形网格中的分布特点，得到地形评价指数；
[0024]基于地物评价指数和地形评价指数，计算得到地学评价指数。
[0025]具体地，所述暗像元评价指数计算策略包括：
[0026]基于单个网格内的暗像元数量和待校正遥感影像的暗像元总数量，计算得到网格的暗像元概率；
[0027]基于网格的暗像元概率计算得到暗像元均匀度；
[0028]基于单个网格中暗像元数量计算得到暗像元均衡度；
[0029]基于暗像元均匀度和暗像元均衡度，计算得到评价指数。
[0030]具体地，所述网格包括均分网格、地物类型网格、地形网格。
[0031]具体地，所述地物分类方法包括机器学习方法、人工解译方法，所述地物类型网格包括城市网格、山区网格、农田网格。
[0032]具体地，所述地形网格划分包括：
[0033]利用数字高程模型计算待校正遥感影像的地形数据，所述地形数据包括高程、坡度和坡向中其中一项；
[0034]将地形数据划分为n个等级，n＞10；
[0035]基于地形数据的等级将待校正遥感影像划分为n个地形网格。
[0036]具体地，所述暗像元选取策略包括：
[0037]分别提取遥感影像中的清洁水体和浓密植被阴影，作为待定暗像元对象；
[0038]基于遥感影像中的清洁水体面积和浓密植被阴影面积的大小，从待定暗像元对象中择一选取作为暗像元对象。
[0039]具体地，步骤S5包括：
[0040]对于评价分数大于等于预设阈值的待校正遥感影像，选取暗像元大气校正方法作为大气校正方法决策结果；
[0041]对于评价分数小于预设阈值的待校正遥感影像，选取模型大气校正方法作为大气校正方法决策结果；所述模型大气校正方法包括MODTRAN、6S、QUAC。
[0042]本专利技术产生的有益效果是：
[0043]本专利技术创造性的制定了暗像元评价策略，基于传统的统计信息和地学信息定量的评价遥感影像对暗像元大气校正方法的适配度，该过程不依赖人工判断，实现了大气校正方法的自动化决策。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]图1为本专利技术提供的一种基于暗像元评价策略的大气校正决策方法流程图。
具体实施方式
[0046]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0047]请参考图1，本专利技术提供一种基于暗像元评价策略的大气校正决策方法，该方法包括：
[0048]S1获取遥感影像；
[0049]S2对遥感影像进行预处理，得到待校正遥感影像，所述预处理包括去云、去雾、几何校正、辐射定标；
[0050]S3基于暗像元选取策略获取待校正遥感影像的暗像元；
[0051]S4基于暗像元分布评价指数设计暗像元评价策略，通过所述暗像元评价策略对待校正遥感影像进行评价，得到评价分数；
[0052]所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于暗像元评价策略的大气校正决策方法，其特征在于，包括：S1获取遥感影像；S2对遥感影像进行预处理，得到待校正遥感影像，所述预处理包括去云、去雾、几何校正、辐射定标；S3基于暗像元选取策略获取待校正遥感影像的暗像元；S4基于暗像元分布评价指数设计暗像元评价策略，通过所述暗像元评价策略对待校正遥感影像进行评价，得到评价分数；S5基于评价分数进行大气校正方法的决策。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述暗像元分布评价指数包括简单评价指数、地学评价指数，步骤S4包括：S41基于网格均分策略计算得到简单评价指数；S42基于地学划分策略计算得到地学评价指数；S43基于简单评价指数和地学评价指数计算得到待校正遥感影像的评价分数。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述网格均分策略包括：对待校正遥感影像进行网格化均分，得到均分网格；基于暗像元评价指数计算策略，计算暗像元在均分网格中的分布特点，得到简单评价指数。4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述地学划分策略包括：基于地物分类方法对待校正遥感影像进行地物类型网格划分，得到地物类型网格；基于暗像元评价指数计算策略，计算暗像元在地物类型网格中的分布特点，得到地物评价指数；基于数字高程模型对待校正遥感影像进行地形网格划分，得到地形网格；基于暗像元评价指数计算策略，计算暗像元在地形网格中的分布特点，得到地形评价指数；基于地物评价指数和地形评价指数，计算得到地学评价指数。5.根据权利要求3或4所述方法，其特征在于，所述暗...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳阳阳，董铱斐，邹圣兵，
申请(专利权)人：北京数慧时空信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：