一种基于构建虚拟影像的光学遥感影像厚云去除方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114298945A(43)申请公布日2022.04.08(21)申请号202210005125.8(22)申请日2022.01.05(71)申请人首都师范大学地址100048北京市海淀区西三环北路105号首都师范大学(72)发明人柯樱海王展鹏吕明苑朱丽娟(74)专利代理机构北京保识知识产权代理事务所(普通合伙)11874代理人张晶(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/30(2006.01)G06T1/60(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于构建虚拟影像的光学遥感影像厚云去除方法(57)摘要本发明公开了一种基于虚拟影像的光学卫星遥感影像厚云去除方法。首先，对于被厚云覆盖的影像，利用云掩膜数据剔除云像元，被剔除的云像元作为待恢复的目标像元，相连的目标像元作为待恢复的云区域。对影像中的每一个云区域分别进行去云处理。然后，构建时序加权光谱距离，针对每个目标像元，在内层缓冲区搜寻相似像元。利用相似像元与目标像元的时序加权光谱距离和空间距离计算权重，通过权重线性分配的方法将相似像元的残差分配至目标像元，得到目标像元的残差，进而获取云区域的残差影像。最后，将云区域的虚拟影像和残差影像结合，获得云区域的无云影像。本发明有效解决了光学遥感影像在云污染的条件下无法获得地表信息的问题。CN114298945ACN114298945A权利要求书1/3页1.一种基于构建虚拟参考影像的光学遥感影像厚云去除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标研究区的时间序列光学遥感影像；S2、针对目标云污染遥感影像通过云掩膜数据进行掩膜；S3、针对云污染影像中每一个云区域分别构建两层缓冲区，逐个区域进行处理；S4、基于云区域缓冲区的信息和时间序列影像中对应区域的信息，进行线性拟合，自适应选择影像数量并获得线性拟合参数，构建云区域的虚拟影像，和内层缓冲区内的残差影像；S5、针对云区域内每个目标像元，利用时序加权光谱距离，选择光谱距离最小的m个相似像元；S6、通过m个相似像元与目标像元的时序加权光谱距离和空间距离，计算插值分配权重；S7、基于插值分配权重，将缓冲区内m个相似像元的残差加权求和分配给云区域内的目标像元，获得云区域内残差影像；S8、将云区域的虚拟影像和对应区域的残差影像求和，获得云区域的无云影像；S9、重复S4至S8中的操作，直到将每个云区域完成重建，合并构建最终的无云影像。2.根据权利要求1所述的一种基于构建虚拟影像的光学遥感影像厚云去除方法，其特征在于：所述S1中时间序列光学遥感影像包括Landsat系列卫星数据、Sentinel‑2卫星数据。3.根据权利要求1所述的一种基于构建虚拟影像的光学遥感影像厚云去除方法，其特征在于：所述S2中将时间序列光学遥感影像通过云掩膜数据进行掩膜；Landsat系列云掩膜数据包括质量检测波段，当质量检测波段数据识别该像元为云或云阴影时，则将该像元值设为空值，即需要进行云去除的部分。4.根据权利要求1所述的一种基于构建虚拟影像的光学遥感影像厚云去除方法，其特征在于：所述S3中，针对每一个云区域指云像元组合构成的独立斑块，不同的斑块分别进行处理，互不干扰。5.根据权利要求1所述的一种基于构建虚拟影像的光学遥感影像厚云去除方法，其特征在于：所述S3中，两层缓冲区指针对每一个云区域，需要构建内层缓冲区和外层缓冲区，首先通过膨胀算法的原理，构建内层缓冲区时，通过利用滑动窗口，当窗口内存在云像元时，则该窗口中所有的除云像元都将参与构建内层缓冲区，以上述同样的方法构建外层缓冲区，外层缓冲区则将内层缓冲区和云区域都假设是云像元。6.根据权利要求1所述的一种基于构建虚拟影像的光学遥感影像厚云去除方法，其特征在于：所述S4中自适应选择影像数量并获得线性拟合参数，构建虚拟影像和内层缓冲区残差影像的具体步骤如下：1)首先输入时间序列中与云污染影像时间最近的影像和云污染影像，在云区域外的内层缓冲区进行线性回归求解，获得线性回归参数，具体公式如下所示：Lp＝a1L1+b+γ其中，Lp表示的是云污染影像，即需要重建的影像，L1代表时间序列中与云污染影像时间最近的t1时刻影像，γ代表线性回归公式中内层缓冲区内的残差影像，a1代表t1时刻影像2CN114298945A权利要求书2/3页第n个波段对应的系数值，b代表公式第n个波段的常数项；2)基于参数a1和b，以及t1时刻影像，我们可以构建虚拟影像Lv：Lv＝a1×+b3)基于虚拟影像Lv和云污染影像，计算验证缓冲区中各个波段的云污染影像和虚拟影像的均方根误差，并进行求和，作为精度评价指标sRMSE，具体计算方法如下：其中，num代表验证缓冲区内的像元数量