偏振多通道遥感云检测的阈值优化研究遥感与传感器
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所
2 中科院安徽光机所遥感研究室
3 中国科学院安徽光机所
大气中云的存在会严重影响气溶胶的反演精度。经验阈值法是一种常用的云检测方法,其较强的主观性和难以应对环境时空动态变化或星载探测仪差异的缺点,会引起“云”和“晴”边缘分类误差增大,且检测自动化程度较低。为此,本文针对下垫面为陆地的大气云检测,提出一种多通道偏振遥感图像的统计分类与数据融合的阈值优化方法,首先通过半监督Kmeans聚类及其统计特征,决定像元属于“云”和“晴”二类的双亮度阈值;然后在阈值周边分类模糊区,用D-S证据理论获取多通道检测的联合置信度因子,求得模糊区像元分类的细化阈值;最终以顺序决策过程实现“云”和“晴”二类目标的精确分类。为验证所提方法的有效性,本方法用POLDER3载荷遥感数据进行了云检测实验,经与POLDER产品结果比较表明:两者分类符合度95%,经目测发现这些误检大多发生在云边缘处,体现了本方法对于云边缘处分类具有较好的的敏感性。
方薇, 乔延利, 张冬英, 易维宁. 偏振多通道遥感云检测的阈值优化研究[J]. 光学学报, 2018, 38(12): 5.
DOI:10.3788/aos201838.12遥感与传感器05