馬益

摘 要：光衛(wèi)星傳輸?shù)倪b感圖像具有圖像清晰度高，視野范圍廣，可以獲得世界各地不同地理位置的圖像資源和地表信息?；谶b感圖像云檢測(cè)技術(shù)特點(diǎn)，具體分析了遙感圖像云檢測(cè)技術(shù)，展望了遙感圖像云檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：遙感圖像;云檢測(cè);動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的飛速發(fā)展，衛(wèi)星遙感影像已廣泛應(yīng)用于環(huán)境、農(nóng)業(yè)和氣象等領(lǐng)域。然而，使用可見(jiàn)光衛(wèi)星圖像的圖像往往受天氣影響，由于圖像被云層遮擋，無(wú)法直接應(yīng)用和分析。因此，對(duì)圖像進(jìn)行云分類(lèi)檢測(cè)，通過(guò)一定的措施將無(wú)云和無(wú)云區(qū)域替換為不同時(shí)間獲得的同一區(qū)域圖像，得到完整的無(wú)云圖像。被取代的圖像包含更全面豐富的地表信息，進(jìn)一步有助于圖像的進(jìn)一步分析和處理，如目標(biāo)識(shí)別、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等。這對(duì)于提高遙感數(shù)據(jù)的利用率非常重要。常用的云檢測(cè)方法有閾值法和模式分類(lèi)法。閾值法是利用云和地物在可見(jiàn)光和紅外通道中表現(xiàn)出的反射率、亮度和溫度的差異來(lái)實(shí)現(xiàn)云檢測(cè)，包括多光譜閾值法、動(dòng)態(tài)閾值法和多通道閾值。模式分類(lèi)方法從模式識(shí)別的角度提取合適的特征，通過(guò)選擇合適的分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)云圖像判別，根據(jù)遙感圖像的空間紋理特征和統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行云判別，選擇沒(méi)有將被將每幅圖像分割成小的子圖像后，衛(wèi)星遙感圖像顯示了安裝在衛(wèi)星上的各種波段傳感器拍攝的電擊波大小的圖片。

1遙感圖像云檢測(cè)技術(shù)特點(diǎn)

與其他圖像相比，光衛(wèi)星傳輸?shù)倪b感圖像具有圖像清晰度高，視野范圍廣，可以獲得世界各地不同地理位置的圖像資源和地表信息，信息和數(shù)據(jù)衛(wèi)星等豐富的資源包含多個(gè)波段的地表影像信息。廣泛的采集渠道、多樣性和圖像量可以滿(mǎn)足各層的需求，因此衛(wèi)星遙感成像被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域。資源探測(cè)、城市建設(shè)、天氣預(yù)報(bào)、防災(zāi)、軍事對(duì)抗等方面而且它們非常重要，衛(wèi)星的相位為我們的生活提供了重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。根據(jù)該方法，一顆衛(wèi)星的研制、發(fā)射和保險(xiǎn)費(fèi)用高，不包括后處理和地面接收站費(fèi)用，以及傳輸衛(wèi)星遙感圖像的人工費(fèi)用，尤其是遙感圖像用于軍事和商業(yè)用途時(shí)更高。圖像需要高清和全特征信息，但對(duì)于光學(xué)遙感衛(wèi)星，不能像雷達(dá)傳感器那樣通過(guò)云層獲取地面信息，所以如果有衛(wèi)星與地面之間的云屏障，然而衛(wèi)星成像設(shè)備獲取的圖像數(shù)據(jù)中包含的地面目標(biāo)信息量即使沒(méi)有得到有效利用，也大大減少。衛(wèi)星遙感圖像云檢測(cè)技術(shù)引起了人們的關(guān)注。遙感已成為衛(wèi)星探測(cè)的重要研究領(lǐng)域。但也增加了無(wú)效影像數(shù)據(jù)下行傳輸?shù)拈_(kāi)銷(xiāo)時(shí)間，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，大大增加了衛(wèi)星影像的成本，所以如果可以自動(dòng)處理相位，就可以識(shí)別圖像中的云，計(jì)算云覆蓋率，手動(dòng)設(shè)置閾值，自動(dòng)丟棄超過(guò)閾值的云覆蓋率。在照片的情況下，只傳輸有效照片，可以顯著降低成本，對(duì)遙感衛(wèi)星在軌應(yīng)用具有重要意義。對(duì)很多傳感圖像都有很好的識(shí)別效果，對(duì)地面、雪山、沙漠、苔原等特殊基底面的識(shí)別往往力不從心，尤其是對(duì)于單RGB真彩圖像，云和特殊基面的區(qū)分將變得更加困難，特殊基面的誤判影響較大，會(huì)導(dǎo)致衛(wèi)星上的大量有效影像數(shù)據(jù)被剔除，影響會(huì)很?chē)?yán)重[1]。

2遙感圖像云檢測(cè)技術(shù)

云是Landsat衛(wèi)星的主要噪聲源之一，是地球大氣水循環(huán)的產(chǎn)物，是由天空中的水蒸氣液化形成并隨高度變化而形成的具有恒定形狀和高度的可見(jiàn)聚合物。云的空間大小和厚度云可分為三類(lèi)：低云、中云和高云。低云一般存在于2500米以下，根據(jù)人眼可見(jiàn)云的各種視覺(jué)形態(tài)，可分為積云、層積云、層積云和高積云。云仍可分為混沌云、高層云和卷云，高云一般在5000米以上，高云仍可分為卷層云和卷云。云空間的高度和厚度以及云的視覺(jué)形狀共同決定了云的類(lèi)型。以上是對(duì)云的種類(lèi)的簡(jiǎn)單分類(lèi)，但在現(xiàn)實(shí)生活中，云的種類(lèi)有很大的不同。即使是同一類(lèi)型的云，也會(huì)因地域、陽(yáng)光等條件的不同而出現(xiàn)不同的現(xiàn)象。不同的水分含量。然而，云的獨(dú)特屬性是相同的，云的整體特征表現(xiàn)出很強(qiáng)的相似性和一致性。云的光譜特性主要是由于云對(duì)不同波長(zhǎng)的光的透射和散射的差異。由于云中各種粒子的光學(xué)特性，云不僅對(duì)太陽(yáng)表現(xiàn)出很高的反射率，而且還吸收了大部分從下方反射的光波，因此遙感圖像中云區(qū)的成像主要發(fā)生在云本身。陽(yáng)光的反射只包含很少的根或很少的特征信息。在紅外波段，云的反射率仍然很高，但雪的反射率大大降低。當(dāng)然，在特殊情況下，如許多天然金屬材料或一些人造房屋，光譜反射率遠(yuǎn)高于云層。但是，一般來(lái)說(shuō)，在大多數(shù)遙感影像中，云的反射率很高，所以整幅影像的亮度往往很高。真彩色圖像可以更好地提取圖像的紋理特征。雖然便于后續(xù)研究和云樣本塊，但主要地表樣本塊主要用于對(duì)到達(dá)地面的陽(yáng)光反射進(jìn)行成像。由于大多數(shù)基面僅對(duì)某些光譜波長(zhǎng)具有高反射率并吸收大部分光波光譜，因此即使基面類(lèi)型相同，基面的成像特性也不同。根據(jù)環(huán)境和一天中的時(shí)間，通常會(huì)有很大差異。因此，基本面樣塊的灰度值往往波動(dòng)較大，層次和連續(xù)性通常較差?？梢钥闯?，與大多數(shù)下伏表面相比，云的紋理通常表現(xiàn)出更強(qiáng)的一致性。相比積雪覆蓋的次表層，云樣本塊的邊界更平滑，灰度梯度好，跳躍快。浮冰下方的表面類(lèi)似于一個(gè)灰色值很小的湖泊，通常帶有一些地面物體的投影。總之，紋理特征反映了物體多方面的特征，評(píng)價(jià)指標(biāo)各不相同，根據(jù)紋理特征，可以區(qū)分大部分云層和下墊面的一般類(lèi)型，部分類(lèi)型的雪地和冰原。

3遙感圖像云檢測(cè)技術(shù)的識(shí)別

根據(jù)提取的云面特征，對(duì)地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站提供的Landsat系列衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行云檢測(cè)，并利用平臺(tái)構(gòu)建人機(jī)交互界面。在云檢測(cè)算法中，研究了基于現(xiàn)有SVM的簡(jiǎn)單閾值法、多閾值法、OTSU自適應(yīng)閾值法和云檢測(cè)方法。為了彌補(bǔ)這些方法的不足，提出了一種基于三通道和統(tǒng)計(jì)方法的新的云檢測(cè)方法。針對(duì)難以準(zhǔn)確識(shí)別雪和其他特殊熱表面的問(wèn)題，我們提出了一種基于PSVM 的云檢測(cè)方法。結(jié)合基于光譜特征和紋理特征的兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，提出了統(tǒng)計(jì)方法和基于PSVM的云檢測(cè)方法，取得了較好的效果。簡(jiǎn)單的讀取方法計(jì)算速度最快，但在整個(gè)圖像亮或暗時(shí)識(shí)別效果不佳。換句話說(shuō)，單個(gè)閾值不是通用的。與簡(jiǎn)單閾值法相比，多閾值法覆蓋面更廣，適應(yīng)性更強(qiáng)。綠色通道或紅色通道中較高的值可以更好地識(shí)別基面，但對(duì)于某些遙感來(lái)說(shuō)仍然很特殊。圖像和雪地，底部識(shí)別效果不好?；谧畲箢?lèi)間方差的自適應(yīng)閾值法計(jì)算速度較快，對(duì)大部分遙感影像顯示出很好的識(shí)別效果，因?yàn)殚撝悼梢宰赃m應(yīng)，但一旦云范圍過(guò)大或太低，識(shí)別效果不好[3]?；诮y(tǒng)計(jì)方法的云檢測(cè)方法速度較快，在計(jì)算速度和處理結(jié)果上都有較好的效果，可以對(duì)云區(qū)域進(jìn)行更精細(xì)、更高的檢測(cè)，但常用于雪等特殊基面。無(wú)力同樣，這種方法在識(shí)別特殊基面時(shí)通常無(wú)能為力。

4結(jié)語(yǔ)

基于偏好支持向量機(jī)的云檢測(cè)方法，通過(guò)對(duì)特殊基面的偏好訓(xùn)練，支持向量機(jī)不僅可以識(shí)別云和一般基面，還可以準(zhǔn)確識(shí)別特殊的云和雪。最后，為了提高基于偏好的支持向量機(jī)方法的粒度識(shí)別，結(jié)合基于光譜特征的云檢測(cè)方法和基于紋理特征的云檢測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)，提出了云檢測(cè)方法。在像素級(jí)別識(shí)別云和下墊面，并且云邊界和小云區(qū)域具有良好的識(shí)別效果。同時(shí)可以準(zhǔn)確區(qū)分云、雪等特殊下墊面，識(shí)別時(shí)間適中。未來(lái)的研究將使用更多的衛(wèi)星拍攝的遙感圖像，我們不斷提高分類(lèi)器的識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別廣度。

參考文獻(xiàn)：

[1]馮希胤，劉夢(mèng)，姜艷，李路，范雪松.基于多光譜遙感圖像的火點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)[J].無(wú)線電工程，2021，51（11）：1195-1201.

[2]王留洋，芮挺.基于級(jí)聯(lián)特征融合的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[J].長(zhǎng)江信息通信，2021，34（08）：15-18+23.