刘咏梅,王超,于冬

(西北大学城市与环境学院,陕西西安710127)

SPOT VEGETATION 计划由法国、欧盟、比利时、意大利和瑞典联合开发,该计划的组件装载在1998年3月发射的SPOT-4和2002年5月发射的SPOT-5卫星上,观测宽度2250 km,空间分辨率为1 km,每天一次提供全球表面的影像覆盖。SPOT VEGETATION传感器以植被和地表为观测目标,为长期的区域/全球科学研究,以及重要植被资源的监测系统提供基础数据。SPOT VEGETATION在具有覆盖面广、时间分辨率高,数据具有可比性等优点的同时,云层和雪盖的干扰在很大程度上限制了其使用效率。由MVC(maximun value composite)方法合成的S10影像,虽然降低了云层干扰和大气光学厚度变化的影响,但仍然残存着云污染(cloud contamination),从而影响分析精度。研究有效的预处理方法,减少或去除云雾和雪盖的影响,对提高SPOT VEGETATION数据的利用精度具有十分重要的意义。

本研究针对SPOT VEGETATION S10影像中残存的云和雪盖,对3种云层和雪盖检测器的检测结果进行对比分析,并采用时间序列相邻像元均值平滑的方法,较彻底地去除影像中的云和雪盖,为SPOT VEGETATION影像的噪声去除提供了较好的解决方案。

1 SPOT VEGETATION S10数据简介

1.1 MVC合成处理

SPOT VEGETATION(VGT)数据的合成处理采用最大值合成法MVC[1]。S10是指10 d的合成产品,根据每个像素10 d内的观测值进行计算,即选取10 d中具有最大NDVI值的观测值作为该像素的地表反射值。S10数据集包含了NDVI,SM(状态地图)和 B0,B2,B3,MIR,SAA,SZA,TG,VAA,VZA等数据层[2]。

1.2 状态地图Status Map(SM)

状态地图是与影像数据对应的栅格文件,文件的数据类型为无符号8位,取值范围为0～255。该栅格文件中每个像素值的二进制数值实际上是位数指示器(bit indicators Bit NR),表示了影像数据中该像素在获取时的辐射质量及地表覆盖类型。……