【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感影像处理，具体涉及一种fy-3d中分辨率成像仪影像晴空合成方法及系统。
技术介绍
1、风云三号d星(fy-3d)于2017年11月15日2时35分由长征四号丙运载火箭在太原卫星发射中心成功发射，是一颗提供全球观测的极地轨道气象卫星，其上搭载的第二代中分辨率成像仪mersi具有观测时次多、覆盖范围广的优点，可获取大范围乃至全球多时次、连续的卫星数据。但是在获取影像的时候极容易受到气候的影响，很大程度上影响了地物信息获取的质量，从而降低了数据的利用率，而云层遮挡地物就是其中影响之一。云的存在严重影响了遥感影像的判读，云和晴空的分离是反演大气和地表各种参数必须的预处理工作。
2、云检测结果的正确与否一方面直接影响到其它参数的反演结果，另外一方面，对气象学者而言，通过研究云的分布可以发现极端气候现象及其变化规律，因此一种准确、可靠的云检测方法是非常有用的。由于该卫星具有大量时间序列的数据，为分析云像元和背景像元反射率规律提供数据支持，本专利技术提出了基于时序分析的云检测方法。
3、地球表面66％以上区域经常被云覆盖。云层使得我们获得的地物信息衰减，甚至损失，所以剔除云的影响，全自动获取大范围的晴空图对后续影像地球资源调查、自然灾害预测和环境污染监测等方面应用有重要的作用。为了全自动获取晴空图，本专利技术充分利用云像元及晴空像元的时序特征，提出基于面向对象分割的时序分析的晴空图生成方法。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术不足，提供一种fy-3
2、步骤1，对fy-3d mersi时序影像数据进行大气校正、几何校正、几何重投影、影像拼接预处理；
3、步骤2，对预处理后的fy-3d mersi时序影像进行基于时序分析的全自动云检测，得到时序晴空/云掩膜；
4、步骤3，对经过预处理后的fy-3d mersi时序数据进行辐射一致性处理；
5、步骤4，将步骤2得到时序晴空/云掩膜分别进行面向对象分割，得到晴空、云掩膜对象；
6、步骤5，依据最优策略，将步骤4分割得到的云掩膜对象与步骤3经过辐射一致性处理的fy-3d mersi时序数据进行晴空图合成；
7、步骤6，对合成的晴空图进行羽化过渡、色彩增强、纹理增强后处理，得到最终的晴空图。
8、而且，所述步骤1中基于nasa的crefl方法对fy-3d mersi时序影像数据进行大气校正，得到可见光波段地表真实反射率。首先读入原始卫星数据，包括观测数据和地理定位数据，将1km地理定位数据重采样至250m，与对地观测数据空间分辨率一致。输入l1观测数据中的红、绿、蓝、近红外、热红外24、25通道的dn值，输入地理定位文件中的辅助数据、太阳和卫星观测角度以及海拔信息，作为大气校正的输入参数，采用基于6s辐射传输的crefl方法进行大气校正。根据大气表观反射率与路径反射率以及地表真实反射率的关系，计算可见光波段地表真实反射率，具体计算方式如下：
9、
10、式中，为大气表观反射率，利用原始dn值算得；为路径反射率；t(μs)和t(μv)为与观测几何相关的大气通过率；μs为太阳天顶角；μv为卫星天顶角；为相对方位角；s为大气反照率；为待求的地表反射率。
11、采用glt地理查找表法进行几何校正，即使用1km观测地理定位信息文件中的经度和纬度文件构建地理查找表，对大气校正后的fy-3d mersi时序影像数据进行几何校正，从地理查找表中可以检索某一初始像元对应的地表实际地理位置。几何校正后，还需要对fy-3d mersi时序影像数据进行几何重投影，几何重投影时，同步生成星下点距离文件。在对完成大气校正和几何校正后的fy-3d mersi时序影像进行拼接的过程中，当多景影像都覆盖到了目标区域时，优先采用星下点或近星下点成像的候选影像。
12、而且，所述步骤2中对于某一像素点，将步骤1求得的时序地表反射率数据从小到大进行排序[(x1,t1),(x2,t2),..,(xn,tn)]，xn表示地表反射率，tn为该地表反射率对应的时间。对排序后的时序地表反射率数据采用后向差分方法近似计算各时序点的一阶导数，即：
13、
14、式中，表示一阶导数，x[i+1]、x[i]表示第i+1、i个时序点的反射率，t[i+1]、t[i]表示第i+1、i个时序点对应的时间。
15、对于排序后的时序地表反射率数据最后一个时序点的求导数，选择结束点(xn,tn)和前一个相邻点(xn-1,tn-1)代入公式(2)进行计算。
16、利用模式匹配方式，对像素点的时序地表反射率曲线、由小到大排序后时序地表反射率曲线以及一阶求导后的排序时序地表反射率曲线求解关键点，关键点包括局部最小值和局部最大值，局部最小值表示由平坦区向缓升区过渡的位置，局部最大值表示由缓升区向高平坦区过渡的位置。平坦区是一阶求导后的排序时序地表反射率曲线中的数值相对较低的平坦段落，导数值接近于零，对应晴空或云阴影区域。缓升区是一阶求导后的排序时序地表反射率曲线中的数值逐渐增加的段落，导数值逐渐增大，对应晴空到云区的过渡。高平坦区是一阶求导后的排序时序地表反射率曲线中数值相对较高的平坦段落，导数值接近0，对应云区。
17、通过关键点将一阶求导后的排序时序地表反射率曲线划分为平坦区、缓升区和高平坦区，从而对晴空、云阴影和云区进行区分。由于平坦区内存在个别反射率较低的阴影，因此将晴空区域两侧分界线临界值(lmin,lmax)向中间靠拢，舍弃两侧的临界区域，即取[lmin+0.1(lmax-lmin),lmax-0.1(lmax-lmin)]范围内的时序段为晴空区域，以确保晴空区域划分的准确性。
18、而且，所述步骤5中将步骤4得到的云掩膜对象与步骤3经过辐射一致性处理的fy-3d mersi时序影像进行晴空图合成。为了使合成结果辐射一致性更高，依据最优策略选择晴空对象：①对于相邻的云掩膜对象尽可能选择同一天或相近日期的晴空对象填充；②在满足①的情况下，选择卫星天顶角和太阳天顶角最小的晴空对象；③在满足①和②的情况下，选择影像质量最好的晴空对象。按照上述最优策略，依次从其他时序影像中选取晴空对象填充云掩膜对象，并生成合成掩膜，合成掩膜中每个像素的数值代表了合成晴空图中该处像素光谱来自哪个影像，最后利用合成掩膜填充生成晴空图。
19、而且，所述步骤6中利用步骤4中的云掩膜对象对初始晴空合成结果进行后处理，输出最终的晴空图。后处理包括：①羽化过渡处理，利用云掩膜对象作为辅助信息，沿云对象边界进行羽化过渡，消除拼接痕迹；②色彩增强处理，利用红外波段信息对绿通道进行补偿，使得植被的色调更自然；③纹理增强处理，利用dem对地表反射率影像进行纹理增强处理，利用灰度共生矩阵提取晴空影像的纹理特征，将纹理特征作为dem的高程变量进行拟合，生成一个新的纹理增强dem，然后应用局部对比度增强算法得本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤1中基于NASA的CREFL方法对FY-3D MERSI时序影像数据进行大气校正，得到可见光波段地表真实反射率；首先读入原始卫星数据，包括观测数据和地理定位数据，将1km地理定位数据重采样至250m，与对地观测数据空间分辨率一致；输入L1观测数据中的红、绿、蓝、近红外、热红外24、25通道的DN值，输入地理定位文件中的辅助数据、太阳和卫星观测角度以及海拔信息，作为大气校正的输入参数，采用基于6S辐射传输的CREFL方法进行大气校正；根据大气表观反射率与路径反射率以及地表真实反射率的关系，计算可见光波段地表真实反射率，具体计算方式如下：
3.如权利要求2所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤1中采用GLT地理查找表法进行几何校正，即使用1km观测地理定位信息文件中的经度和纬度文件构建地理查找表，对大气校正后的FY-3DMERSI时序影像数据进行几何校正，从地理查找表中能
4.如权利要求1所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤2中对于某一像素点，将步骤1求得的时序地表反射率数据从小到大进行排序[(X1,T1),(X2,T2),..,(Xn,Tn)]，Xn表示地表反射率，Tn为该地表反射率对应的时间；对排序后的时序地表反射率数据采用后向差分方法近似计算各时序点的一阶导数，即：
5.如权利要求4所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤2中利用模式匹配方式，对像素点的时序地表反射率曲线、由小到大排序后时序地表反射率曲线以及一阶求导后的排序时序地表反射率曲线求解关键点，关键点包括局部最小值和局部最大值，局部最小值表示由平坦区向缓升区过渡的位置，局部最大值表示由缓升区向高平坦区过渡的位置；平坦区是一阶求导后的排序时序地表反射率曲线中的数值相对较低的平坦段落，导数值接近于零，对应晴空或云阴影区域；缓升区是一阶求导后的排序时序地表反射率曲线中的数值逐渐增加的段落，导数值逐渐增大，对应晴空到云区的过渡；高平坦区是一阶求导后的排序时序地表反射率曲线中数值相对较高的平坦段落，导数值接近0，对应云区；
6.如权利要求1所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤5中将步骤4得到的云掩膜对象与步骤3经过辐射一致性处理的FY-3D MERSI时序影像进行晴空图合成；为了使合成结果辐射一致性更高，依据最优策略选择晴空对象：①对于相邻的云掩膜对象，选择同一天或相近日期的晴空对象填充；②在满足①的情况下，选择卫星天顶角和太阳天顶角最小的晴空对象；③在满足①和②的情况下，选择影像质量最好的晴空对象；按照上述最优策略，依次从其他时序影像中选取晴空对象填充云掩膜对象，并生成合成掩膜，合成掩膜中每个像素的数值代表了合成晴空图中该处像素光谱来自哪个影像，最后利用合成掩膜填充生成晴空图。
7.如权利要求1所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤6中利用步骤4中的云掩膜对象对初始晴空合成结果进行后处理，输出最终的晴空图，后处理包括：①羽化过渡处理，利用云掩膜对象作为辅助信息，沿云对象边界进行羽化过渡，消除拼接痕迹；②色彩增强处理，利用红外波段信息对绿通道进行补偿，使得植被的色调更自然；③纹理增强处理，利用DEM对地表反射率影像进行纹理增强处理，利用灰度共生矩阵提取晴空影像的纹理特征，将纹理特征作为DEM的高程变量进行拟合，生成一个新的纹理增强DEM，然后应用局部对比度增强算法得到增强的影像。
8.一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成系统，其特征在于，包括处理器和存储器，存储器用于存储程序指令，处理器用于调用存储器中的程序指令执行如权利要求1-7任一项所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法。
9.一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成系统，其特征在于，包括可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的一种FY-3D中分辨率成像仪影像晴空合成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种fy-3d中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种fy-3d中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤1中基于nasa的crefl方法对fy-3d mersi时序影像数据进行大气校正，得到可见光波段地表真实反射率；首先读入原始卫星数据，包括观测数据和地理定位数据，将1km地理定位数据重采样至250m，与对地观测数据空间分辨率一致；输入l1观测数据中的红、绿、蓝、近红外、热红外24、25通道的dn值，输入地理定位文件中的辅助数据、太阳和卫星观测角度以及海拔信息，作为大气校正的输入参数，采用基于6s辐射传输的crefl方法进行大气校正；根据大气表观反射率与路径反射率以及地表真实反射率的关系，计算可见光波段地表真实反射率，具体计算方式如下：
3.如权利要求2所述的一种fy-3d中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤1中采用glt地理查找表法进行几何校正，即使用1km观测地理定位信息文件中的经度和纬度文件构建地理查找表，对大气校正后的fy-3dmersi时序影像数据进行几何校正，从地理查找表中能够检索某一初始像元对应的地表实际地理位置；几何校正后，还需要对fy-3dmersi时序影像数据进行几何重投影，几何重投影时，同步生成星下点距离文件；在对完成大气校正和几何校正后的fy-3d mersi时序影像进行拼接的过程中，当多景影像都覆盖到了目标区域时，优先采用星下点或近星下点成像的候选影像。
4.如权利要求1所述的一种fy-3d中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤2中对于某一像素点，将步骤1求得的时序地表反射率数据从小到大进行排序[(x1,t1),(x2,t2),..,(xn,tn)]，xn表示地表反射率，tn为该地表反射率对应的时间；对排序后的时序地表反射率数据采用后向差分方法近似计算各时序点的一阶导数，即：
5.如权利要求4所述的一种fy-3d中分辨率成像仪影像晴空合成方法，其特征在于：步骤2中利用模式匹配方式，对像素点的时序地表反射率曲线、由小到大排序后时序地表反射率曲线以及一阶求导后的排序时序地表反射率曲线求解关键点，关键点包括局部最小值和局部最大值，局部最小值表示由平坦区向缓升区过渡的位置，局部最大值表...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。