MODIS數據云檢測算法及云補償方法研究.pdf

1、云遮擋問題是遙感數據普遍存在的現象，云的存在使得影像數據的利用率降低，導致影像識別、分類精度難以保證，有時甚至無法進行。因此，為了從影像上有效地提取地表特征，必須對遙感影像上的有云像元進行剔除，然后再利用已有的其他影像數據對云下像元進行信息補償，從而提高影像數據的利用率及精度。 本文共分為五個部分：緒論；第一章研究思路與研究方案；第二章基于MODIS影像的云檢測；第三章云檢測后MODIS影像修復；第四章結果與展望。以下為本文主要

2、內容的簡要概括： 緒論。主要闡述了有關云檢測和云補償的研究意義、國內外發(fā)展現狀、研究目標及本文主要研究內容。由于不同云相對于植被、土壤、雪和水域等下墊面在可見光和近紅外波段上具有較高的反射率，而在熱紅外波段上具有較低的輻射亮溫，因此，可以利用對衛(wèi)星觀測到的目標物的輻射值進行區(qū)分，從而區(qū)分像元是晴空像元還是有云像元。此外，由于云區(qū)的遮擋，會導致云下像元信息被削弱甚至缺失，因此，很有必要對云覆蓋地區(qū)進行像元補償研究。 第一章

3、研究思路與研究方案。本文的主要研究內容為MODIS影像的云檢測及云補償，并使用IDL語言進行算法模塊的實現。因此有必要了解清楚云的特性、MODIS數據的特點及IDL語言的相關用法。 本文的研究方案：首先需要了解高、中、低云的不同組成成分，及云在可見光和紅外影像上的光譜特性，弄清本文研究的理論依據；其次了解MODIS數據的特征及不同波段的相關特性，為后面云檢測時方法的選擇打下良好的基礎；最后介紹IDL如何與ENVI進行集成，為后面

4、各個算法模塊的集成提供實踐基礎。 第二章基于MODIS影像的云檢測。不同云相對于下墊面介質在可見光部分有較高的反射率，而在熱紅外部分其亮溫值較低，這就給云識別帶來了有利的條件。 本文云檢測反演涉及到的步驟有：幾何校正、輻射校正、確定下墊面類型、確定影像成像時間及云檢測。每個步驟都是云檢測算法的關鍵，直接關系著檢測結果的正確與否。 幾何校正借助MODIS其自帶的地理位置數據集MODIS03對LIB數據進行幾何校正。

5、校正的過程就是將MOD03每個像元的經緯度坐標值賦給MOD02影像中對應的像元，并采用WGS-84橢球體為基礎的地理坐標投影，使LIB數據中的像元對應到標準地理空間的相應位兄上，從而達到幾何校正的目的。輻射校正主要采用MODIS數據集對應波段的定標系數，計算反射通道的反射率值、發(fā)射通道的輻亮度，最后進行亮度溫度轉換。下墊面類型的確定是通過坐標匹配，確定影像在土地覆蓋分類圖上各個像元所處的下墊面類型。影像的成像時間可從LIB數據集中的屬性

6、數據讀取。 本章選取了覆蓋長江三角洲周邊沿海地區(qū)的MODIS白天影像，針對影像上存在的云進行檢測，以消除云的干擾和影響。根據不同通道對云的敏感特性，結合其下墊面類型，選取了MODIS云檢測方法中的六種檢測方法，分別為：BTll亮溫閾值檢測、CO2薄片法BT13.9檢測、近紅外通道R1.38檢測、可見光單通道R0.66反射率檢測、可見光反射率比值法R0.87 /R0.66檢測及亮溫差BT11-BT13.9檢測法。針對研究區(qū)進行云檢

7、測，并對其結果進行對比分析，最終選取BT11亮溫閾值檢測、可見光單通道R0.66反射率檢測及亮溫差BT11-BT13.9檢測三種方法對影像進行綜合云檢測。對檢測結果中出現的海岸帶誤判的現象通過引入NDVI判別指標對其進行修復。 實驗結果表明，綜合云檢測算法檢測效果良好，且海岸帶誤判的現象也得到一定的修復，但仍需要通過更多的實驗，來確定云檢測中的檢測閾值，及海岸帶修復中NDVI的判別閾值。 第三章云檢測后MODIS影像修復

8、。主要為針對檢測出來的云區(qū)進行云下像元信息補償。作為業(yè)務系統應用，云檢測結果是作為掩碼輸入到其他產品的生產當中，而掩碼處理會造成原始影像有云地區(qū)的像元信息缺失。因此，本文借助與有云影像同一地區(qū)相鄰時相的MODIS影像對云遮擋區(qū)域的遙感影像進行云下像元補償。 云補償的關鍵步驟如下： (1)對兩景影像進行影像配準，由于本次研究的有云無云影像均采用MODIS影像，所以影像配準如第二章中所述，仍然采用MODIS03對影像進行經緯

9、度賦值，并定義投影類型； (2)介紹云補償方法，本文所采用的補償方法分別為替換法、像元相對變化率云補償方法，并引入了一種改進后的云補償算法： (3)對補償之后的影像進行灰度直方圖匹配，以消除影像的輻射差異，使云補償前后的兩幅影像亮度變化規(guī)律盡可能一致，在視覺上達到更好的效果，從而有利于結果的目視對比分析； (4)對三種補償方法分別采用目視評價及統計分析，引入均值和標準差兩種評價指標。理想的預期結果是云補償之后的影