李腾腾，唐新明，高小明

(1. 山东科技大学测绘科学与工程学院，山东 青岛 266510； 2. 国家测绘地理信息局卫星

测绘应用中心，北京 101300)



资源三号影像朵云识别中云雪分离研究

李腾腾1，唐新明2，高小明2

(1. 山东科技大学测绘科学与工程学院，山东 青岛 266510； 2. 国家测绘地理信息局卫星

测绘应用中心，北京 101300)

Research on Separation of Snow and Cloud in ZY-3 Images Cloud Recognition

LI Tengteng,TANG Xinming,GAO Xiaoming

摘要：针对资源三号全色卫星影像在朵云识别过程中云雪不能分离的问题，提出了一种基于云雪边界特征并利用改进的平均梯度和分形维数等纹理信息的云雪分离方法。首先为了减少雪和其他地物对云的干扰进行初步云识别，本文利用灰度均值、分形维数和灰度共生矩阵计算的能量作为特征参数大体提取云区，此时云雪不分；然后再进行云雪分离，利用改进的平均梯度和分形维数特征值来剔除被误识别为云的雪。本文采用的分类方法是支持向量机分类。利用资源三号全色卫星影像测试结果表明，该方法是资源三号全色遥感影像朵云识别中一种有效的云雪分离方法。

关键词：资源三号全色遥感影像；灰度共生矩阵；平均梯度；分形维数；云雪分离；支持向量机

通过光学卫星遥感影像，人们可以获得大量的、直观的表面客体或事物，另外，卫星遥感影像也越来越多地应用于资源调查、自然灾害监测、环境污染监测、制图及军事目的的地面目标识别等方面。但是，云的存在减少了卫星遥感影像上的有效信息，影响了遥感影像的使用，尤其是朵云(也叫厚云)的存在，造成了卫星遥感影像上信息的盲区，因此云的去除有很重要的意义。……