CN104502999B - 一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，包括：S1：对数据进行预处理，并生成一整年逐月的晴空背景底图数据；S2：对当前影像逐像元进行日夜判别，并利用相应的检测算法进行检测。本发明通过采用多步云检测算法，综合使用了可见光和热红外波段信息，减小了误判的概率，对于下垫面为冰雪、沙漠和植被覆盖地表，均能够快速、准确、稳定的实现云检测且具有良好的适用性。本发明还提出了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测装置。

Description

一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法与装置

技术领域

本发明涉及遥感图像处理以及大气科学技术领域，尤其涉及一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法与装置。

背景技术

目前，云检测是世界气候研究计划的重要组成部分，现有的卫星图像云检测一般分为统计法和阈值法两类，同时结合了聚类分析、模式识别、小波分析和神经网络法等。ISCCP采用可见光及红外通道数据，利用晴空辐射与观测辐射之间的差值阈值实现云检测；MODIS及NOAA采用CO₂薄片法实现云检测。实践表明单一的算法总是具有局限性，例如对高纬度和季节性云变化情况下的云检测精度不高，不同卫星的光谱通道和时间分辨率不一致导致算法的实际应用受限等，多算法的配合使用，可以提高云检测过程的自动化程度与云检测精度。现有算法多关注于日间云检测方法的选择及识别精度情形，而对夜间云检测的算法则较少。

动态云检测具有随时间及区域变化的特征，其检测精度受区域大小、下垫面类型、像元特征及光谱特性的影响。当下垫面为多层云覆盖，或者像元部分晴空部分被云遮蔽，下垫面类型和地形崎岖复杂，同时存在云与冰雪等问题时，区域动态云检测的提取精度不高，其合理性也值得商榷。对于大范围动态云检测多采用滑动窗口或者嵌套窗口，并采用多光谱通道，多算法综合的方法来实现。

对于静止卫星云检测，由于其覆盖范围广，且受太阳及卫星天顶角、季节、大气环境、下垫面、时间等诸多因素的影响，上述很多方法就不再适用，需要考虑更多的因素。如根据不同分区的动态阈值云检测，但不同区域阈值的确定是该算法的难点；考虑卫星天顶角影响的APOLLO中的亮温差法等。由于薄云的辐射特性与地面相近，难以区分，同时，低云与雾的红外辐射特性相近，反射率与雪等容易混淆，一直是云检测的难点。夜间及晨昏时的可见光等通道无效，导致云检测效果较差。

经对现有技术文献的检索发现，中国专利申请号：CN201410181111，发明名称：一种航空图像自动云检测方法，公开号：CN103927759A，该专利通过构建比值图和多尺度细节图两种不同的特性标准得到云检测结果。中国专利申请号：CN201410146828，发明名称：一种有效的卷云监测方法，公开号：CN103995302A，该专利利用NPPVIIRS数据的1.38μm和11μm通道信息的亮温，将亮温与多天合成的地表温度作对比以识别卷云。中国专利申请号：CN201310606332，发明名称：一种基于光谱反射率特性的星载高光谱图像云检测方法，公开号：CN103604421A，该专利采用高光谱图像五个波长的数据，以及卫星和太阳几何位置，采用多通道阈值法实现云检测。中国专利申请号：CN201210326572，发明名称：环境一号HJ-1A/B星CCD数据的云检测方法，公开号：CN102854513A，该专利采用HJ-1A/B卫星CCD数据，建立地表反射率数据库，与星上表观反射率差值的阈值进行比对，并结合第3波段表观反射率、第3与第4波段表观反射率比值的阈值范围，得到最终的云掩膜结果。

综上所示，各种云检测方法各有其不足之处，如:阈值法和统计方程法受到时空局限性的影响；辐射传输算法受到算法模型的限制，往往成为其他方法的辅助方法；综合云检测方法尽管相对于各基本方法具有一定优势，但由于薄云、低云和雾的特殊辐射特性，对它们的检测仍然存在难度。而已有的专利文献则较多的关注于极轨卫星和航空数据的云检测方法，且重点在白天可见光数据可用情形下的云检测，而对静止卫星云检测的专利文献则较少。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何提供一种静止卫星图像的昼夜云检测方法与装置，充分利用静止卫星的高时间分辨率特征和多通道优势，针对不同的下垫面特征，准确的区分冰雪，高云、低云区域，实现静止卫星的实时昼夜云检测的关键问题。

为此目的，本发明提出了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，包括以下具体步骤：

S1：对数据进行预处理，并生成一整年逐月的晴空背景底图数据；

S2：对当前影像逐像元进行日夜判别，并利用相应的检测算法进行检测。

具体地，所述晴空背景底图数据包括：可见光波段地表晴空反射率、10.8μm波段表观亮温、12.0μm波段表观亮温、3.9μm波段表观亮温以及时间分辨率，其中，所述可见光波段反射率与所述10.8μm表观亮温用于日间云检测；10.8μm与3.9μm波段表观亮温用于夜间云检测。

进一步地，所述步骤S2进一步包括：如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测；否则采用云光学厚度或三步法进行日间云检测，其中，所述热红外多通道阈值法包括夜间11.0μm阈值云检测法以及夜间通道亮温差阈值法，所述三步法包括时间差分法、动态阈值法以及光谱识别法。

进一步地，所述如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测，具体包括：利用10.8μm波段亮温、10.8μm波段亮温与晴空背景的差值与云检测阈值进行比较；10.8μm温度低于10.8μm阈值、以及与晴空背景值差小于给定阈值的像元判定为有云，其中，10.8μm阈值是对不同纬度和海拔区域的亮温采用直方图统计得到。

进一步地，所述如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测，具体还包括：利用3.9μm与10.8μm通道的亮温差进行云边缘、高云以及薄云的检测，其中，亮温差阈值为预先对数据进行统计得到。

进一步地，所述如果像元的太阳天顶角不大于80度，则采用光学厚度或所述三步法进行日间云检测，具体包括：判读输入数据是否为首幅影像，若是且当前时刻为日间，则采用辐射传输方程，辅助大气和地表参数，计算云光学厚度；

通过所述云光学厚度阈值法实现云检测；若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测。

进一步地，所述若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测，具体包括：分别计算前一时刻与当前时刻卫星观测值变化和晴空视场下的背景参数变化；

再与先前设定的云检测阈值相比较。

进一步地，所述若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测，具体还包括：所有通过所述时间差分法检验的像元被用来扩展到周边时间差分未探测到的有云像元。

进一步地，所述若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测，具体还包括：利用云的高反射率和低亮温特性，将反射率值以及亮温值明显高于最大晴空背景值的像元被判定为有云像元。

为此目的，本发明还提出了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测装置，包括：

预处理模块，用于对数据进行预处理；

生成模块，用于生成一整年逐月的晴空背景底图数据；

判别模块，用于对当前影像逐像元进行日夜判别；

检测模块，用于对判别后的所述当前影像利用相应的检测算法进行检测。

具体地，所述晴空背景底图数据包括：可见光波段地表晴空反射率、10.8μm波段表观亮温、12.0μm波段表观亮温、3.9μm波段表观亮温以及时间分辨率，其中，所述可见光波段反射率与所述10.8μm表观亮温用于日间云检测；10.8μm与3.9μm波段表观亮温用于夜间云检测。

进一步地，所述处理模块还包括：

判定单元，用于判定如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测；否则采用云光学厚度或三步法进行日间云检测，其中，所述热红外多通道阈值法包括夜间11.0μm阈值云检测法以及夜间通道亮温差阈值法，所述三步法包括时间差分法、动态阈值法以及光谱识别法。

进一步地，所述判定单元还包括：

比较子单元，用于利用10.8μm波段亮温、10.8μm波段亮温与晴空背景的差值与云检测阈值进行比较；10.8μm温度低于10.8μm阈值、以及与晴空背景值差小于给定阈值的像元判定为有云，其中，10.8μm阈值是对不同纬度和海拔区域的亮温采用直方图统计得到。

进一步地，所述判定单元还包括：

检测子单元，用于利用3.9μm与10.8μm通道的亮温差进行云边缘、高云以及薄云的检测，其中，亮温差阈值为预先对数据进行统计得到。

进一步地，所述判定单元还包括：

计算子单元，用于判断输入数据是否为首幅影像，若是且当前时刻为日间，则采用辐射传输方程，辅助大气和地表参数，计算云光学厚度；通过所述云光学厚度阈值法实现云检测；

三步法检测子单元，用于若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测。

本发明公开了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，通过采用多步云检测算法，综合使用了可见光和热红外波段信息，减小了误判的概率，对于下垫面为冰雪、沙漠和植被覆盖地表，均能够快速、准确、稳定的实现云检测，得到云掩膜信息，为进一步反演大气和地表参数提供了必要的前提，更进一步地，本发明提出的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，还适应于全球所有静止卫星的云检测，同时又不局限于静止卫星系列，同时适应于携带可见光及10.8μm和3.9μm通道的航空级极轨卫星影像的云检测应用，且实验测试多颗卫星图像，该方法均能够较好地检测出厚云及薄云，具有良好的适用性。本发明还公开了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测装置。

附图说明

通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：

图1示出了本发明实施例中的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法的步骤流程图；

图2示出了本发明另一实施例中的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法的步骤流程图；

图3示出了本发明实施例中的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明提出了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法与装置，对白天与夜间的云检测分别采用不同的算法实现。具体地，对于日间云检测采用三步来完成；即时间差分；动态阈值；光谱识别；对于夜间云检测采用多通道热红外阈值法。其中，每种方法分别利用云在时间、空间、光谱方面的不同特征，以便快速准确的检测云。

下面将结合附图对本发明的实施例进行详细描述。

为了更好的理解与应用本发明提出的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法与装置，以如下附图示例进行详细说明。

如图1所示，本发明提出了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，包括以下具体步骤：

步骤S1：对数据进行预处理，并生成一整年逐月的晴空背景底图数据。其中，晴空背景底图数据包括：可见光波段地表晴空反射率、10.8μm波段表观亮温、12.0μm波段表观亮温、3.9μm波段表观亮温以及时间分辨率，其中，可见光波段反射率与10.8μm表观亮温用于日间云检测；10.8μm与3.9μm波段表观亮温用于夜间云检测。

步骤S2：对当前影像逐像元进行日夜判别，并利用相应的检测算法进行检测。

具体地，步骤S2进一步包括：如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测；否则采用云光学厚度或三步法进行日间云检测，其中，热红外多通道阈值法包括夜间11.0μm阈值云检测法以及夜间通道亮温差阈值法，三步法包括时间差分法、动态阈值法以及光谱识别法。

进一步地，如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测，具体包括：利用10.8μm波段亮温、10.8μm波段亮温与晴空背景的差值与云检测阈值进行比较；10.8μm温度低于10.8μm阈值、以及与晴空背景值差小于给定阈值的像元判定为有云，其中，10.8μm阈值是对不同纬度和海拔区域的亮温采用直方图统计得到。

更进一步地，如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测，具体还包括：利用3.9μm与10.8μm通道的亮温差进行云边缘、高云以及薄云的检测，其中，亮温差阈值为预先对数据进行统计得到。

进一步地，如果像元的太阳天顶角不大于80度，则采用光学厚度或三步法进行日间云检测，具体包括：判读输入数据是否为首幅影像，若是且当前时刻为日间，则采用辐射传输方程，辅助大气和地表参数，计算云光学厚度；通过云光学厚度阈值法实现云检测；若判断输入数据不为首幅图像，则利用三步法进行日间云检测。

更进一步地，若判断输入数据不为首幅图像，则利用三步法进行日间云检测，具体包括：分别计算前一时刻与当前时刻卫星观测值变化和晴空视场下的背景参数变化；再与先前设定的云检测阈值相比较，其中，只有可见光和10.8μm、12.0μm波段红外检测都为云的像元才被标志为有云。为避免阴影的影响，太阳天顶角大于80°的像元归入夜间云检测算法。

更进一步地，若判断输入数据不为首幅图像，则利用三步法进行日间云检测，具体还包括：所有通过时间差分法检验的像元被用来扩展到周边时间差分未探测到的有云像元。具体地，在时间差分法中被判定的云点，辐射特征信息在动态阈值方法使用。该云点周边具有相似辐射特征的点即被判定为云。影像被分成规则的格网，对于每个格网，获得的局部云辐射特征被用来动态定义局部亮温，即反射率有云或无云的阈值。格网内亮温值低于该局部动态阈值，即可见光反射率高于该动态阈值的像元被归为有云的类别。

更进一步地，若判断输入数据不为首幅图像，则利用三步法进行日间云检测，具体还包括：利用云的高反射率和低亮温特性，将反射率值以及亮温值明显高于最大晴空背景值的像元被判定为有云像元，即以上步骤完成后，可能还会存在一些静止不动的云，也就是在分析时段内空间和辐射属性都没有发生改变的云还没有被检测出来。为了检测出这些静止的云，利用上述操作方法可以获得实现。

为了更好的理解与应用本发明提出的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，结合图2进行以下示例，且本发明不局限以下示例。

步骤S1：晴空背景数据生成。

具体地，从静止卫星数据的可见光及10.8μm、12.0μm和3.9μm通道的辅助数据文件中获取定标系数，获取红外通道的亮度温度，并结合辐射传输模型，综合考虑地表反射、日-地-星间的几何关系等参数，从卫星观测的大气层顶表观反射率求算出地表反射率。以一个月的时间窗口作为步长，将连续一年每个月的最低地表反射率、最高亮温作为晴空背景值，并录入数据库。其中，高反射地表，即大于0.4的像元标识为冰雪覆盖区。

步骤S2：对于当前影像的每个像元，根据经纬度、成像日期及时间判断像元是否可照。若像元的太阳天顶角大于80°，则视为夜间像元，进入步骤S3；否则进入步骤S4。

步骤S3：对于夜间像元，采用10.8μm、3.9μm的影像值和10.8μm的晴空背景值进行多通道阈值云检测。

进一步地，步骤S3进一步包括如下步骤：

步骤S3.1：将10.8μm的影像值与晴空背景值、10.8μm阈值进行比较，如果10.8μm的亮温值低于阈值CB₁且与晴空背景的差别低于给定阈值CB₂，则标志为有云，否则无云：

(330-T_10.8)*5＞CB₁并且T_10.8-BT_t＜CB₂

其中，T_10.8为10.8μm的波段亮温，BT_t是晴空背景值，CB₁和CB₂为阈值。CB₁通过对不同季节、不同纬度和高程进行分区统计得到，CB₂为15K。

步骤S3.2：对夜间像元计算3.9μm和10.8μm的亮温差，并选取两个阈值CB₃和CB₄(CB₃<CB₄)，将通道亮温差与阈值比较，得到第一步中漏检的薄云、边缘云和厚云：

满足T_3.9-T_10.8＞CB₃并且T_3.9-T_10.8＜CB₄，为薄云或云块边缘；

满足T_3.9-T_10.8＞CB₄为低云。CB₃和CB₄分别为8K和20K。

步骤S4：对于日间像元，判断当前影像是否是要进行云检测的第一幅图像，若是，则利用云光学厚度判别，否则进入步骤S5。

具体地，利用分裂窗算法得到大气水汽，从背景数据库中获取当前成像时刻的地表反射率数据，从卫星成像时刻获取太阳天顶角和方位角，根据卫星位置获取卫星天顶角和方位角，结合地表高程数据和辐射传输方程，从可见光波段直接反演得到云光学厚度数据。若光学厚度大于0，则标志为有云，否则无云。

步骤S5：对于日间像元且当前影像不是要进行云检测的第一幅影像，结合阈值法和光谱识别法，生成云掩膜图像。

进一步地，步骤S5进一步包括如下步骤：

步骤S5.1：分别计算出各自卫星观测值变化和晴空视场下的背景参数变化，单个像元的可见光反射率变化为：

ΔV＝V_t-V_t-Δt

其中，V_t-Δt是可见光波段在t-Δt时刻的反射率，V_t是t时刻的可见光反射率。

晴空背景下的可见光反射率变化为：

ΔBV＝BV_t-BV_t-Δt

即采用同样的方法，将10.8μm和12.0μm波段的亮温变化与背景的亮温变化相比较。卫星观测值变化与背景值变化间的差值如果大于给定的阈值，则该像元被认为有云覆盖。可见光的阈值设置为0.08，10.8μm和12.0μm波段的阈值设定为2。只有可见光、10.8μm和12.0μm波段检测都为云的像元才被标志为有云。

步骤S5.2：将遥感影像分为200×200的像元矩阵。每个区域集合中的最大最小值用来计算判断反射率和亮温有云无云的最终阈值。

T_cld＝T_max–γ(T_max-T_min)

V_cld＝V_max+δ(V_max-V_min)

其中，式中γ和δ为可调节的参数，T_max，T_min，V_max，V_min是10.8μm波段亮温和可见光反射率集合中的最大和最小值。对于裸露地表，包括沙漠，裸土和沙地等区域，γ和δ分别取值0.85，其余情形γ取值0.3,δ取值0.2。如果满足如下关系式，则该像元被判定为有云。

V>V_cld且T<T_cld

步骤S5.3：以上两步完成后，利用下式进行最后一步云判别：

Vt-BV_t>Ω_vis

BT_t-T_t>Ω_IR

其中，变量Ω_Vis取值0.08，Ω_IR取值2。

步骤S6：根据步骤S3-步骤S5的云像元识别结果，得到最终的静止卫星数据云掩膜图像。

本发明提出的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，涉及一种新型遥感图像云检测方法，具体是一种基于高时间分辨率静止卫星可见光和热红外数据的云检测方法，用于遥感图像处理技术领域以及大气科学技术领域，适用于日渐和夜间云检测，不依赖于特定的传感器和云的形态，通过采用多步云检测算法，综合使用了可见光和热红外波段信息，减小了误判的概率，对于下垫面为冰雪、沙漠和植被覆盖地表，均能够快速、准确、稳定的实现云检测，得到云掩膜信息，为进一步反演大气和地表参数提供了必要的前提，更进一步地，本发明提出的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，还适应于全球所有静止卫星的云检测，同时又不局限于静止卫星系列，同时适应于携带可见光及10.8μm和3.9μm通道的航空级极轨卫星影像的云检测应用，且实验测试多颗卫星图像，该方法均能够较好地检测出厚云及薄云，具有良好的适用性。

如图3所示，本发明还提出了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测装置10，包括：预处理模块101、生成模块102、判别模块103以及检测模块104。

具体地，预处理模块101用于对数据进行预处理；生成模块102用于生成一整年逐月的晴空背景底图数据，其中，晴空背景底图数据包括：可见光波段地表晴空反射率、10.8μm波段表观亮温、12.0μm波段表观亮温、3.9μm波段表观亮温以及时间分辨率与要进行云检测的静止卫星数据一致，其中，可见光波段反射率与10.8μm表观亮温用于日间云检测；10.8μm与3.9μm波段表观亮温用于夜间云检测；处理模块102用于对生成模块101生成的数据进行预处理；判别模块103用于对当前影像逐像元进行日夜判别；检测模块104用于对判别后的当前影像利用相应的检测算法进行检测。

进一步地，处理模块102还包括：判定单元(图中未示出)用于判定如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测；否则采用云光学厚度或三步法进行日间云检测，其中，热红外多通道阈值法包括夜间11.0μm阈值云检测法以及夜间通道亮温差阈值法，三步法包括时间差分法、动态阈值法以及光谱识别法。

更进一步地，判定单元还包括：比较子单元(图中未示出)用于利用10.8μm波段亮温、10.8μm波段亮温与晴空背景的差值与云检测阈值进行比较；10.8μm温度低于10.8μm阈值、以及与晴空背景值差小于给定阈值的像元判定为有云，其中，10.8μm阈值是对不同纬度和海拔区域的亮温采用直方图统计得到。

更进一步地，判定单元还包括：检测子单元(图中未示出)用于利用3.9μm与10.8μm通道的亮温差进行云边缘、高云以及薄云的检测，其中，亮温差阈值为预先对数据进行统计得到。

更进一步地，判定单元还包括：计算子单元(图中未示出)用于判断输入数据是否为首幅影像，若是且当前时刻为日间，则采用辐射传输方程，辅助大气和地表参数，计算云光学厚度；通过云光学厚度阈值法实现云检测；三步法检测子单元(图中未示出)用于若判断输入数据不为首幅图像，则利用三步法进行日间云检测。

本发明公开了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，通过采用多步云检测算法，综合使用了可见光和热红外波段信息，减小了误判的概率，对于下垫面为冰雪、沙漠和植被覆盖地表，均能够快速、准确、稳定的实现云检测，得到云掩膜信息，为进一步反演大气和地表参数提供了必要的前提，更进一步地，本发明提出的一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，还适应于全球所有静止卫星的云检测，同时又不局限于静止卫星系列，同时适应于携带可见光及10.8μm和3.9μm通道的航空级极轨卫星影像的云检测应用，且实验测试多颗卫星图像，该方法均能够较好地检测出厚云及薄云，具有良好的适用性。本发明还公开了一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测装置。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (8)

1.一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

S1：对数据进行预处理，并生成一整年逐月的晴空背景底图数据；其中，所述晴空背景底图数据包括：可见光波段地表晴空反射率、10.8μm波段表观亮温、12.0μm波段表观亮温、3.9μm波段表观亮温以及时间分辨率，其中，所述可见光波段反射率与所述10.8μm表观亮温用于日间云检测；10.8μm与3.9μm波段表观亮温用于夜间云检测；

S2：对当前影像逐像元进行日夜判别，并利用相应的检测算法进行检测；

如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测，具体包括：利用10.8μm波段亮温、10.8μm波段亮温与晴空背景的差值与云检测阈值进行比较；10.8μm温度低于10.8μm阈值、以及与晴空背景值差小于给定阈值的像元判定为有云，其中，10.8μm阈值是对不同纬度和海拔区域的亮温采用直方图统计得到；

如果像元的太阳天顶角不大于80度，则采用光学厚度或三步法进行日间云检测，具体包括：判读输入数据是否为首幅影像，若是且当前时刻为日间，则采用辐射传输方程，辅助大气和地表参数，计算云光学厚度；通过所述云光学厚度阈值法实现云检测；若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测；所述三步法包括时间差分法、动态阈值法以及光谱识别法，对于日间像元，只有可见光、10.8μm和12.0μm波段检测都为云的像元才被标志为有云。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测，具体还包括：利用3.9μm与10.8μm通道的亮温差进行云边缘、高云以及薄云的检测，其中，亮温差阈值为预先对数据进行统计得到。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测，具体包括：分别计算前一时刻与当前时刻卫星观测值变化和晴空视场下的背景参数变化；

再与先前设定的云检测阈值相比较。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测，具体还包括：所有通过所述时间差分法检验的像元被用来扩展到周边时间差分未探测到的有云像元。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测，具体还包括：利用云的高反射率和低亮温特性，将反射率值以及亮温值明显高于最大晴空背景值的像元被判定为有云像元。

6.一种基于静止卫星多通道数据的昼夜云检测装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于对数据进行预处理；

生成模块，用于生成一整年逐月的晴空背景底图数据，其中，所述晴空背景底图数据包括：可见光波段地表晴空反射率、10.8μm波段表观亮温、12.0μm波段表观亮温、3.9μm波段表观亮温以及时间分辨率，其中，所述可见光波段反射率与所述10.8μm表观亮温用于日间云检测；10.8μm与3.9μm波段表观亮温用于夜间云检测；

判别模块，用于对当前影像逐像元进行日夜判别；

检测模块，用于对判别后的所述当前影像利用相应的检测算法进行检测；

所述检测模块还包括判定单元，用于判定如果像元的太阳天顶角大于80度，则采用热红外多通道阈值法实现云检测；所述判定单元还包括比较子单元，用于利用10.8μm波段亮温、10.8μm波段亮温与晴空背景的差值与云检测阈值进行比较；10.8μm温度低于10.8μm阈值、以及与晴空背景值差小于给定阈值的像元判定为有云，其中，10.8μm阈值是对不同纬度和海拔区域的亮温采用直方图统计得到；

否则采用云光学厚度或三步法进行日间云检测，具体包括：判读输入数据是否为首幅影像，若是且当前时刻为日间，则采用辐射传输方程，辅助大气和地表参数，计算云光学厚度；通过所述云光学厚度阈值法实现云检测；若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测；所述三步法包括时间差分法、动态阈值法以及光谱识别法，对于日间像元，只有可见光、10.8μm和12.0μm波段检测都为云的像元才被标志为有云。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判定单元还包括：

检测子单元，用于利用3.9μm与10.8μm通道的亮温差进行云边缘、高云以及薄云的检测，其中，亮温差阈值为预先对数据进行统计得到。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判定单元还包括：

计算子单元，用于判断输入数据是否为首幅影像，若是且当前时刻为日间，则采用辐射传输方程，辅助大气和地表参数，计算云光学厚度；通过所述云光学厚度阈值法实现云检测；

三步法检测子单元，用于若判断输入数据不为首幅图像，则利用所述三步法进行日间云检测。