一种结合全球DEM与立体视觉的卫星影像云检测方法

摘要

本发明公开了一种结合全球DEM与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的DSM数据和现有的全球DEM数据SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多匹配基元方法获得模型匹配的M-DSM，基于特征线的方法配准M-DSM与SRTM，通过高程差值获得初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。

主权项

一种结合全球DEM与立体视觉的卫星影像云检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将遥感卫星获得的卫星影像密集匹配获得的M‑DSM；步骤2：将获得的M‑DSM与现有的全球DEM数据SRTM通过地形配准后进行高程比较得到DEM的差值图；步骤3：在DEM差值图中去除误差大于200米的点，然后将剩下的空间点统计单位权中误差(RMSE)，将大于三倍单位权中误差的点通过卫星影像三线阵正视影像的RPC参数投影到卫星影像上，得到疑似云区域种子点的像片坐标；步骤4：去除增长区域中种子点灰度值小于100的低亮度区域、纹理缺乏区域的种子点，根据影像灰度信息对剩余疑似云区域的种子点进行区域增长和分类；步骤5：去除雪区域，得到最终的云区域。