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基于反射率特性的高光谱遥感图像云检测方法研究

冯书谊 张宁 沈霁 叶盛 张震

冯书谊, 张宁, 沈霁, 叶盛, 张震. 基于反射率特性的高光谱遥感图像云检测方法研究[J]. 中国光学(中英文), 2015, 8(2): 198-204. doi: 10.3788/CO.20150802.0198
引用本文: 冯书谊, 张宁, 沈霁, 叶盛, 张震. 基于反射率特性的高光谱遥感图像云检测方法研究[J]. 中国光学(中英文), 2015, 8(2): 198-204. doi: 10.3788/CO.20150802.0198
FENG Shu-yi, ZHANG Ning, SHEN Ji, YE Sheng, ZHANG Zhen. Method of cloud detection with hyperspectral remote sensing image based on the reflective characteristics[J]. Chinese Optics, 2015, 8(2): 198-204. doi: 10.3788/CO.20150802.0198
Citation: FENG Shu-yi, ZHANG Ning, SHEN Ji, YE Sheng, ZHANG Zhen. Method of cloud detection with hyperspectral remote sensing image based on the reflective characteristics[J]. Chinese Optics, 2015, 8(2): 198-204. doi: 10.3788/CO.20150802.0198

基于反射率特性的高光谱遥感图像云检测方法研究

doi: 10.3788/CO.20150802.0198
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(No.61072135)
详细信息
    通讯作者:

    冯书谊(1984—),男,湖南岳阳人,硕士,工程师,2006年于南京航空航天大学获得学士学位,2009年于上海交通大学获得硕士学位,主要从事星载数字图像处理及数据传输方面的研究。E-mail:feng_shu_yi@aliyun.com

  • 中图分类号: P407.8

Method of cloud detection with hyperspectral remote sensing image based on the reflective characteristics

  • 摘要: 为了提高光谱遥感图像数据的利用率,提出了一种基于光谱反射率特性的星载高光谱图像云检测方法。首先分析了各类地物在不同光谱下的反射率特征,根据其特点从星载高光谱图像中选取特定5个波长的图像数据,然后依照图像地物反射率及阈值判定法区分出高云区和中低云区,最后对二者合并,得到目标云区。试验结果表明,该方法的云检测率可达90%以上,虚警率在1%以内,可以准确区分云与雪地区域、沙漠区域以及植被区域,实现云检测。

     

  • 图 1  不同地物在不同波长谱段下的反射率分布[7]

    Figure 1.  Reflectivity with four types of background under different wavelength[7]

    图 2  基于光谱反射率特性的云检测流程

    Figure 2.  Flow of cloud detection based on spectral reflective characteristic

    图 3  特征提取算法云检测试验结果((a)、(c)、(e)为高光谱图像中的可见光波段图,(b)、(d)、(f)为云检测结果图)

    Figure 3.  Result of cloud detection based on feature extraction ((a)、(c)、(e) is the original hyperspectral image, while (b)、(d)、(f) is the corresponding test result)

    图 4  基于反射率特性的云检测试验结果((a)、(c)、(e)为高光谱图像中的可见光波段图,(b)、(d)、(f)为云检测结果图)

    Figure 4.  Result of cloud detection based on reflective characteristics((a)、(c)、(e) is the original hyperspectral image, while (b)、(d)、(f) is the corresponding test result)

    表  1  两种算法检测结果及对比

    Table  1.   Results and comparison of two algorithm

    图3(a)/图4(a)图(3)/图(4)图3(e)/图4(e)
    特征提取法本算法特征提取法本算法特征提取法本算法
    准确率/%86.3093.3092.3098.7095.3099.80
    虚警率/%2.500.603.600.104.700.20
    漏警率/%8.806.101.801.2000
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-11-19
  • 录用日期:  2015-01-17
  • 刊出日期:  2015-04-25

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