一种基于空间与光谱信息的高光谱自动云检测方法

摘要

本发明公开了一种基于空间与光谱信息的高光谱自动云检测方法，可用于航天、航空高光谱遥感图像的自动云判，减少高光谱遥感数据的存储成本，节省传输带宽。该方法包括以下步骤：根据云、雪和水等光谱样本进行预处理和波段选择，之后进行特征提取；采用分类器进行样本训练，得到云的光谱分类模型；在高光谱图像云检测阶段，通过与训练阶段相同的预处理、波段选择和特征提取，对高光谱每个像元进行分类；考察像元与邻域像元的一致性，最终确定该像元是否为有云像元，最后统计有云像元所占比例，给出云判结果。本发明结合图像分割、目标分类识别和机器学技术，解决了高光谱云判问题，避免了仅利用纹理信息或仅利用光谱信息而造成的低检测率的缺陷。

主权项

一种基于空间与光谱信息的高光谱自动云检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，将云、雪和水的光谱样本作为训练样本，对所述训练样本依次进行预处理以过滤噪声、波段选择以剔除掉影响光谱发射率的波段和光谱描述特征提取；步骤S2，根据提取得到的训练样本的光谱描述特征进行有监督训练，根据学习的结果得到云光谱分类模型；步骤S3，对输入的待检测的高光谱遥感图像也进行与所述训练样本同样的预处理、波段选择与光谱描述特征提取处理；步骤S4，根据所述步骤S2学习得到的云光谱分类模型，对所述高光谱遥感图像中的每一个像元进行分类，以初步判断所述高光谱遥感图像中的每一个像元是否含有云；步骤S5，利用所述步骤S4的初步分类结果以及空间一致性过确定所述高光谱遥感图像中有云的像元；步骤S6，统计所述高光谱遥感图像中有云像元占所述高光谱遥感图像所有像元的比例，如果该比例大于一预定阈值，则判定该高光谱遥感图像为有云图像，即得到高光谱遥感图像的云判结果；所述步骤S5进一步包括以下步骤：步骤S51，对于每个经过光谱分类后初步判断为有云的像元，统计其8邻域像元的分类类别；步骤S52，如果所述8邻域像元中有超过5个的邻域像元的分类结果均为有云像元，则继续计算该像元与其所有邻域像元光谱向量的最大光谱角度；步骤S53，如果计算得到的该像元与其所有邻域像元光谱向量的最大光谱角度均在某一预定范围内，则判断该像元为有云像元，否则该像元为无云像元。