2017-04-10 16:46:19

  孫舜蓉

  (工業和信息化部電信設備認證中心,北京 100088)

        摘要:為了滿足遙感衛星實時雲檢測要求,提出了一種基於光譜角的雲檢測算法。首先在多光譜譜段構成的歐式空間中構造參考雲矢量;然後計算圖像中各像元矢量與參考雲矢量的光譜角,對光譜角進行高斯濾波生成雲掩膜;最後計算得到圖像中雲量百分比。利用該算法對156景人工標注過的LandSat?7有雲圖像進行雲檢測,結果表明本文算法雲檢測整體精度能到達83.6%,平均執行速度為360 ms。本文算法原理簡單,執行速度快,檢測效果好,具有星上實時應用潛力。

  關鍵詞:雲汙染;多光譜遙感;光譜角;雲檢測

  中圖分類號:P407.8文獻標識碼:ADOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.06.006

  引用格式:孫舜蓉. 一種基於光譜角原理的多光譜遙感圖像雲檢測算法[J].微型機與應用,2017,36(6):16-18,21.

  0引言

  未來的遙感衛星將向著更高空間分辨率、更高時間分辨率、更高光譜分辨率以及更高輻射分辨率的方向發展,這將導致圖像數據量的成倍增長,給星上硬件資源帶來巨大壓力。中國科學院地理空間數據雲係統[1]對2014年1月1日到2015年1月1日的Landsat 7 ETM+ 湖北省的135景圖像進行雲量統計,結果見表1所示。若定義雲量小於5%的圖像為幹淨圖像,則該比例僅為20%,即80%的圖像都或多或少地被雲圖汙染。雲量在80%以上的圖像55景,占總圖像的40.78%,這部分圖像屬於雲圖嚴重汙染圖像,基本上沒有應用價值,因此可以不需要從衛星下傳到地麵。同樣的結論可以從CNES(法國空間研究中心)對SPOT5圖像的統計中得到。地麵神經網絡分類器對SPOT5圖像分類結果表明80%以上為“有雲”。

006.jpg

  除氣象衛星外,雲圖在高分辨率遙感圖像中有害無益,一是汙染圖像,對地物識別造成困難;二是占用了大量寶貴的運算和存儲資源;三是占用有限的傳輸帶寬。這三方麵使得相機有效成像時間縮短,極大地限製了衛星的成像能力。因此,開發星上實時高效的雲檢測算法勢在必行。星上可根據雲量的檢測結果對原始圖像進行針對性的處理,可以有效改善衛星成像效率,然而星上雲檢測遠不如地麵雲檢測成熟。

  雲檢測算法在文獻[2]、[3]中得到很好的歸納總結。總之,現有算法具有以下特點:

  (1)雲判算法多為地麵應用,發展比較成熟,但星上實時雲判研究較少。

  (2)單譜段雲圖檢測基於圖像閾值、圖像紋理進行雲判別。由於雲千變萬化,雲檢測分類器往往難以區分與雲具有相似紋理的冰雪下墊麵。

  (3)雲檢測算法針對特定的傳感器進行量身定製,還沒有一種雲檢測算法能適應所有類型的傳感器。

  (4)地麵算法較為複雜,不適合直接移植到星上應用,基於光譜和紋理的分類思想具有借鑒意義。

  本文在分析雲和典型地物的光譜反射率特性的基礎上,給出利用光譜角進行雲檢測的算法原理和步驟,然後對比自動雲覆蓋評估算法,給出雲檢測結果以及代碼執行效率,最後給出分析結論。

1算法原理及實現流程

  不同地物由於物理特征的不同,各自具有獨特的光譜反射特性。圖1為雲和典型地物的光譜反射率曲線。由圖1可見,在0.4μm ~0.9μm可見光區域,雲具有相對高的反射率,但是比冰雪低;在1.4μm以上的短波紅外譜段,雲的反射率比冰雪、土壤和植被的反射率都高。多光譜探測器的光譜響應在其譜段範圍內響應是近似線性的,那麼,典型地物反射率曲線等價於探測器對地物的光譜響應曲線,也就是說地物反射率越高,表現為圖像的量化值越大。而且,譜段越多,光譜分辨率越高,描繪的光譜曲線越完整,利用發射率信息對地物的區分度就越高。本文提出一種利用光譜矢量表征地物,進而利用光譜矢量與標準地物參考矢量之間的相似性,即光譜角的大小和矢量長度來對地物進行分類的方法,原理描述如下。

001.jpg

  對於具有n個譜段的多光譜圖像,圖像像元可用n維矢量來表示,例如圖2中的Pi。假設Pr為某地物參考矢量,若Pi與Pr的指向相近,且長度也相近,則可以認為Pi與Pr相似。Pi的長度可以通過對Pi的求模操作即|Pi|來得到,而Pi與Pr間的光譜角可用如下數學表達式得到:

  αi=arccos(Pi·Pr/|Pi|·|Pr|)(1)

  式中:αi為圖像像元矢量與參考像元矢量之間的夾角,即光譜角,代表了光譜響應的相似性,其變化範圍是[0,π/2]。Pi·Pr為矢量點乘操作,|Pi|表示Pi的長度,|Pr|表示Pr的長度。光譜角度越小,同時矢量長度越接近,則被估計像元的光譜響應與參考像元的光譜響應就越相似,參考物與被估計像元為同一類型的概率就越高。如圖2所示,假設圖像有3個譜段,分別用i,j,k表示,αi就是像元Pi與參考像元Pr之間的光譜角。

  

002.jpg

第1頁  第2頁  

http://www.autooo.net/autooo/elec/news/2017-04-10/171621.html