周雪珺， 杨晓非， 姚行中

(1. 华中科技大学光学与电子信息学院，湖北 武汉 430074；2. 第二炮兵指挥学院精确制导技术实验室，湖北 武汉 430012)

遥感图像的云分类和云检测技术研究

周雪珺1， 杨晓非1， 姚行中2

(1. 华中科技大学光学与电子信息学院，湖北 武汉 430074；2. 第二炮兵指挥学院精确制导技术实验室，湖北 武汉 430012)

为了有效减小云层遮盖对遥感图像数据利用率的影响，提出了一种基于灰度特性的算法，实现了遥感图像高效自动的云分类及云检测。该方法首先将大幅遥感图像切分成小块子图，然后统计子图灰度值的均值和方差，在此基础上将云分成无云、薄云和厚云三类，最后通过边缘检测算法，实现了对厚云影响范围的有效标记。对100幅典型水域遥感图像的实验测试结果表明：正确云分类判别率达到97%，误判率小于4%，漏判率小于2%，基本满足实时性需求，证明了该算法的有效性。

遥感图像；灰度特性；云分类；云检测

随着卫星遥感技术的快速发展，使得星载遥感影像在环境、农业、气象等领域得到广泛的应用[1]。但采用可见光卫星成像的图像，往往受天气的影响，使得图像存在云遮挡，不能直接应用和分析，如果将此图像完全作废，则增加了卫星拍照成本，而且对于某些雨水较多的地区，很难找到拍照区完全无云的机会。因此，对图像进行云分类检测，通过一定的措施，对不同时间段获取的同一地区图像，将有云区域与无云区域进行替换，得到一张完整的无云图像。……