多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法和系统，该方法通过确定多曝光量图像数据特征以及积雪提取算法敏感性计算，以进行多曝光量数据归一化，构建面向多曝光量智能数据的积雪面积提取算法，形成多时相积雪提取算法，进而提取积雪面积。本发明专利技术的方法和系统基于曝光量调控对图像质量的影响和积雪地物的DN值光谱响应规律，实现了多曝光量数据协同的高精度和高稳定性的积雪面积多时相提取。

【技术实现步骤摘要】
多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法和系统
本专利技术涉及灾害遥感
，特别是一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法和系统。
技术介绍
积雪面积是衡量雪灾灾情的重要因子，是灾害遥感监测领域的重要内容。与其它地物覆盖类型不同，积雪覆盖具有独特的光谱特性，表现在可见光范围内的高反射率，在近红外反射率逐渐下降，在短波红外区域下降更低，积雪的这一光谱特性是积雪面积光学遥感监测的物理基础。目前利用传统遥感卫星数据开展积雪面积监测工作，如NOAA (陈贤章，1990)、Terra/AquaM0DIS (Hall, 1999 ；Salomoson, 2004 ； ), LandsatTM (冯学智，1998;2000)、环境卫星(王丽涛，2012)、E0-1/Hyperion (Negi,2012)等的绿-短波红外波段、短波红外-中长波红外数据构建类似NDSI积雪指数，或者利用多光谱监督分类、单波段DN值阈值分割等方法构建提取模型，实现积雪提取。上述方法都是利用传统遥感卫星具有的成像参数恒定、曝光量稳定的遥感数据特征，实现积雪面积的高精度提取。新的智能遥感卫星能够根据地表辐射特征，调整曝光量，实现多曝光量智能成像，具有曝光量多样的成像特点，由于不同时相的CCD数据分别具有不同的曝光量，同一积雪像元具有不同的DN值(Digital Number,遥感影像像元亮度值),多曝光量智能遥感(XD数据与传统遥感数据存在较大数据特征差异，遥感图像具有其特有的数据特征，原有的遥感算法已经不适用新的图像数据特征，无法实现高精度的地表参数反演，即传统的积雪面积提取模型和算法无法实现高精度的多时相积雪面积提取。对于强反射地物的积雪而言，增加曝光量能够增大阴影积雪中可见光波段与可见光以外波段(如近红外、短波红外)之间的光谱差异，能够有效提高阴影中的积雪遥感光谱特征，有利于阴影积雪的识别，但是由于阳面积雪强反射容易造成阳面积雪像元在多个波段的“图像饱和”，直接造成波段之间的光谱差异减小或消失，导致原有利用光谱差异识别积雪的算法无法高精度识别阳面积雪。需要分析和利用多曝光数据特征，建立能够适应多曝光量变化的积雪识别算法。目前已经设计和应用不同曝光量的智能观测系统(童菲，2009 ;赵葆常，2011)，并对不同曝光时间引起的图像噪声、信噪比、MTF的变化、图像定标精度都开展了相当程度的研究(刘亚侠，2005 ;韩彩芹，2008 ;薛旭成，2011)，但这些工作大都属于先进的精密光学工程技术，不是业务化的地面参数遥感反演技术，与多曝光量智能数据的地面遥感应用尚有一段距离。目前，在地面遥感应用方面，不仅对不同波段的多曝光量智能数据的积雪地物光谱响应规律缺乏研究，对积雪图像的多曝光量数据特征也不十分明确，更还没有开展针对强反射地物(积雪)的多曝光量数据的地面实际遥感应用的提取方法研究。
技术实现思路
本专利技术针对传统遥感的积雪提取方法无法对多曝光量智能遥感数据持续实现高精度地多时相积雪提取的问题，提供一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法，基于曝光量调控对图像质量的影响和积雪地物的DN值光谱响应规律，实现了多曝光量数据协同的高精度积雪面积多时相提取。本专利技术还涉及一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取系统。本专利技术的技术方案如下:一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法，其特征在于，该方法通过确定多曝光量图像数据特征以及积雪提取算法敏感性计算，以进行多曝光量数据归一化，构建面向多曝光量智能数据的积雪面积提取算法，形成多时相积雪提取算法，进而提取积雪面积。所述方法包括下述步骤:第一步骤，是计算多曝光量智能遥感数据的曝光数据特征；第二步骤，依据得到的曝光数据特征，利用积雪面积反演技术，计算积雪提取算法敏感性；第三步骤，是将所述的多曝光量智能遥感数据的归一化，构建面向多曝光量智能遥感数据的积雪面积提取算法；第四步骤，形成多时相多模态积雪提取算法，提取积雪面积。所述第一步骤为通过卫星遥感成像时间和卫星CXD载荷成像参数，计算卫星智能观测CCD图像数据的曝光参数，确定不同曝光参数下的图像数据特征；和/或，所述第二步骤中对积雪提取算法敏感性计算为通过建立积雪面积提取精度指数的方法，评估不同算法的积雪提取精度，确定高精度积雪面积提取的敏感波段和算法形式；和/或，所述第三步骤为确定多曝光量智能遥感数据的波段DN值的归一化方法和定量算法，构建适合不同曝光量模式的积雪面积提取方法；和/或，所述第四步骤为利用多曝光量智能遥感数据的积雪提取算法，形成多时相多模态积雪提取算法，提取积雪面积。所述第一步骤中的图像数据特征包括信噪比、均值和清晰度，在确定不同曝光参数下的图像数据特征后，还分析不同曝光参数条件下的图像的信噪比、均值和清晰度的定量变化情况。所述第二步骤中的评估不同算法的积雪提取精度包括对比评估单一曝光量的单波段算法、单一曝光量的波段组合算法以及多曝光量波段协同算法积雪提取精度；所述确定高精度积雪面积提取的敏感波段和算法形式为确定积雪提取面积敏感性最高的曝光量及其波段和算法。所述第三步骤以第二步骤确定的积雪提取面积敏感性最高的曝光量及其波段和算法为基准，确定多曝光量智能遥感数据的波段DN值的归一化方法和定量算法，并根据第一步骤中确定的不同曝光参数下的图像数据特征，建立低曝光量、中曝光量以及高曝光量图像数据的归一化模型。所述第四步骤是利用第三步骤中的多曝光量智能遥感数据的积雪提取算法，形成多时相情况下的低曝光量、中曝光量以及高曝光量图像数据积雪提取模型和算法，提取积雪面积。一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取系统，其特征在于，包括第一装置，用于计算多曝光量智能遥感数据的曝光数据特征；第二装置，用于依据第一装置得到的曝光数据特征，并利用积雪面积反演技术，计算积雪提取算法敏感性；第三装置，用于将所述的多曝光量智能遥感数据的归一化，构建面向多曝光量智能遥感数据的积雪面积提取算法；第四装置，用于形成多时相多模态积雪提取算法，提取积雪面积。所述第一装置通过卫星遥感成像时间和卫星CXD载荷成像参数，计算卫星智能观测CCD图像数据的曝光参数，确定不同曝光参数下的图像数据特征；所述第二装置通过建立积雪面积提取精度指数的方法，评估不同算法的积雪提取精度，确定高精度积雪面积提取的敏感波段和算法形式；所述第三装置为确定多曝光量智能遥感数据的波段DN值的归一化方法和定量算法，构建适合不同曝光量模式的积雪面积提取方法；所述第四装置利用多曝光量智能遥感数据的积雪提取算法，形成多时相多模态积雪提取算法，提取积雪面积。所述第一装置中的图像数据特征包括信噪比、均值和清晰度，第一装置在确定不同曝光参数下的图像数据特征后，还分析不同曝光参数条件下的图像的信噪比、均值和清晰度的定量变化情况；所述第二装置中的评估不同算法的积雪提取精度包括对比评估单一曝光量的单波段算法、单一曝光量的波段组合算法以及多曝光量波段协同算法积雪提取精度；所述第二装置中的确定高精度积雪面积提取的敏感波段和算法形式为确定积雪提取面积敏感性最高的曝光量及其波段和算法。本专利技术的技术效果如下:本专利技术涉及一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法，基于曝光量调控对图像质量的影响和积雪地物的DN值光谱响应规律，通过确定多曝光量图像数据特征以及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法，其特征在于，该方法通过确定多曝光量图像数据特征以及积雪提取算法敏感性计算，以进行多曝光量数据归一化，构建面向多曝光量智能数据的积雪面积提取算法，形成多时相积雪提取算法，进而提取积雪面积。

【技术特征摘要】
1.一种多曝光量智能遥感数据的积雪提取方法，其特征在于，该方法通过确定多曝光量图像数据特征以及积雪提取算法敏感性计算，以进行多曝光量数据归一化，构建面向多曝光量智能数据的积雪面积提取算法，形成多时相积雪提取算法，进而提取积雪面积。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤: 第一步骤，是计算多曝光量智能遥感数据的曝光数据特征； 第二步骤，依据得到的曝光数据特征，利用积雪面积反演技术，计算积雪提取算法敏感性； 第三步骤，是将所述的多曝光量智能遥感数据的归一化，构建面向多曝光量智能遥感数据的积雪面积提取算法； 第四步骤，形成多时相 多模态积雪提取算法，提取积雪面积。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一步骤为通过卫星遥感成像时间和卫星CXD载荷成像参数，计算卫星智能观测CXD图像数据的曝光参数，确定不同曝光参数下的图像数据特征； 和/或，所述第二步骤中对积雪提取算法敏感性计算为通过建立积雪面积提取精度指数的方法，评估不同算法的积雪提取精度，确定高精度积雪面积提取的敏感波段和算法形式； 和/或，所述第三步骤为确定多曝光量智能遥感数据的波段DN值的归一化方法和定量算法，构建适合不同曝光量模式的积雪面积提取方法； 和/或，所述第四步骤为利用多曝光量智能遥感数据的积雪提取算法，形成多时相多模态积雪提取算法，提取积雪面积。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一步骤中的图像数据特征包括信噪比、均值和清晰度，在确定不同曝光参数下的图像数据特征后，还分析不同曝光参数条件下的图像的信噪比、均值和清晰度的定量变化情况。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二步骤中的评估不同算法的积雪提取精度包括对比评估单一曝光量的单波段算法、单一曝光量的波段组合算法以及多曝光量波段协同算法积雪提取精度；所述确定高精度积雪面积提取的敏感波段和算法形式为确定积雪提取面积敏感性最高的曝光量及其波段和算法。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三步骤以第二步骤确定的积雪提取面积敏感性最高...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世新，周艺，阎福礼，王丽涛，王峰，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：