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高分辨率彩色遙感衛(wèi)星影像的自動云檢測算法研究

發(fā)布時間:2020-07-30 08:36
【摘要】:隨著對地觀測技術的快速發(fā)展,遙感影像的獲取正變得越來越容易,每天都有大量新的遙感圖像數據生成,而這些圖像如今在大量領域中都得到了廣泛應用。國際衛(wèi)星云氣候計劃(ISCCP,International Satellite Cloud Climatology Project)的統計數據顯示,地球表面平均有66.7%的區(qū)域被云層覆蓋,在有云的情景下,遙感衛(wèi)星拍攝到的地面圖像會受到云層遮擋的影響。云層對遙感圖像拍攝區(qū)域的遮擋,不僅會導致圖像中的可用信息缺失,還會影響大氣參數反演、目標檢測、地物的分類與識別、大氣校正、氣溶膠反演、立體匹配,以及葉面積指數(LAI,Leaf Area Index)、FAPAR(The Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation,光合有效輻射吸收系數)、NPP(Net Primary Productivity,植被凈初級生產力)等生物物理參數的估算,也會給影像的配準、融合等后續(xù)處理造成諸多影響,所以我們需要對遙感圖像中的云做準確的識別與分割。傳統的基于光譜特性的云檢測算法需要待檢測的遙感圖像包含大量的特定波段,算法的普適性不強,無法應用于各類遙感圖像,云與地面物體種類繁多,很多類型的下墊面在光譜特性上與云極為相似,不同類型的云與各類地面目標的紋理也多種多樣。因此,我們有必要對云和地面物體的特性進行研究。遙感圖像的云檢測問題有多種基本的解決思路,其中一種針對高分辨率遙感圖像的典型思路是將云檢測的過程視為對圖像進行語義分割。本文第三章提出了一種有效的自動云檢測方法,首先利用色彩特征提取遙感圖像中的高反射率目標,然后在多尺度圖像分解技術的基礎上,結合邊緣保持濾波器中的域變換濾波進行紋理提取,再對利用色彩與紋理特征特征所得的結果中的邊緣進行更精細的分割,去除形狀規(guī)則的人造建筑物以及其他非云區(qū)域,實現了一種有效的自動云檢測方法。在此基礎上,本文在第四章又結合U-Net全卷積圖像語義分割網絡對該方法進行了改進。通過實驗對比,證明了本文所提出的兩種算法均具有較好的檢測性能。
【學位授予單位】:西安電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TP751
【圖文】:

遙感圖像,邊緣保持,卷積,云檢測


FCN的基礎上進行了改進,提出了一種針遙感圖像云檢測的邊緣保持分割網絡,其結構如圖1.1所示,該文獻將用于邊緣檢測的網絡結構與用于圖像像素分割的FCN網絡相結合,利用邊緣檢測網絡所提取的特征來提升FCN對像素的分類效果,此外還針對云及地面干擾物(如海浪、冰雪、沙地、海灘)的特點提出了一種由易到難的深度學習訓練策略。(a)原圖(b)手工標注圖圖1.2遙感圖像云檢測數據集示例6

區(qū)域圖,冰雪,區(qū)域,分辨率


及更清晰的幾何形狀特性,光譜特性的空間分布上也更為獨特。在高分辨率遙感圖像中,大部分厚云區(qū)域內部的紋理都較為平滑也較為統一,共性明顯,其對比度相對其他區(qū)域也較低。如圖2.3所示為不同分辨率下冰雪區(qū)域紋12

卷積云,高積云,網狀層,紋理


級差大的紋理[26],如圖2.5所示。除了紋理以外,這些云的面積更小、形狀更復雜、空間分布更零碎,與一些地物具有共性,這為通過形狀和紋理檢測帶來了難度。(a)魚鱗狀卷積云(b)透光高積云(c)網狀層積云圖2.5紋理復雜細致的云在中低分辨率遙感圖像中,由于單個像素的分辨率低于10m-100m,云的邊緣更為清晰,邊緣內外的灰度跳變明顯。但在高分辨率遙感圖像中,云的邊緣區(qū)域較為模糊,通常是半透明的,半透明的云區(qū)邊緣混合了下墊面的色彩及紋理,此外,高分辨率圖像還能觀察到出極薄的云,這些因素都加大了判定圖像像素是否為云的難度。對于高分辨率圖像而言

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

1 廖斌;付忠旺;;基于邊緣敏感遞歸濾波的彩色航拍圖像云檢測[J];系統工程與電子技術;2015年12期

2 陳振煒;張過;寧津生;唐新明;;資源三號測繪衛(wèi)星自動云檢測[J];測繪學報;2015年03期

3 蔣Z赯

本文編號:2775292


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