基于动态阈值的HJ-1B图像云检测算法研究
2012-12-27杨磊库李慧芳梁洪有马晓红谢玉娟
自然资源遥感 2012年2期
韩 杰,杨磊库,李慧芳,梁洪有,马晓红,谢玉娟
(河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室,焦作 454000)
基于动态阈值的HJ-1B图像云检测算法研究
韩 杰,杨磊库,李慧芳,梁洪有,马晓红,谢玉娟
(河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室,焦作 454000)
针对环境与灾害监测预报小卫星星座1B星(HJ-1B)的传感器波段特征,通过对云检测阈值的年度波动性分析,提出了一种基于波谱标准差异常的“动态阈值云检测算法”。该算法的实现主要是采用图像配准、波段运算、线性回归和误差分析等方法,获取云异常区域,进而剔除图像中的云像元。研究结果表明,该算法可以很好地检测出不同时相、不同类型下垫面上空的云像元,为有效利用HJ-1B数据并提高其图像分类精度发挥作用。
标准差异常;动态阈值;云检测;环境与灾害监测预报小卫星星座1B星(HJ-1B)
0 引言
环境与灾害监测预报小卫星星座1B星(以下简称HJ-1B)的图像凭借其获取方便、监测区域大、分辨率较高等特点,已在生态破坏、环境污染检测和灾后评估等诸多领域得到广泛应用[1-2]。然而因受云层遮盖或云阴影遮挡的干扰,HJ-1B图像中常常会出现许多“盲区”,使该区域内的地物信息丢失或变得模糊,严重影响到地表和大气各种参数反演的准确性和可靠性。因此,在遥感定量化应用前,采用快速有效的云检测方法剔除图像中云覆盖区域,是图像预处理中的一个重要环节[3]。
目前,关于云检测的算法很多,例……
登录APP查看全文
