CN108765329B - 一种遥感影像的厚云去除方法及系统 - Google Patents

一种遥感影像的厚云去除方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种遥感影像厚云去除方法及系统。该方法包括：划分目标图像为云区域图像和无云区域图像；对无云区域图像中的像元聚类得到像元类别组；搜索参考图像和无云区域图像的相似性像元；计算每类相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；若存在至少一类的比例大于第一预设比例，确定最大比例的相似性像元为去云相似性像元；若所有类别的比例均小于第一预设比例，确定比例大于第二预设比例的相似性像元的所属类别；统计云掩膜缓冲区中各个所属类别的像元数；确定像元数最多的类别对应的相似性像元为去云相似性像元；利用去云相似性像元替换云区域图像中的像元。本发明能消除两期影像上地表发生变化对相似性像元判断的影响，提高厚云去除精度。

Description

一种遥感影像的厚云去除方法及系统
技术领域
本发明涉及遥感影像处理技术领域，特别是涉及一种遥感影像厚云去除方法及系统。
背景技术
近年来，遥感应用越来越广泛，从陆地、海洋监测到相关参数的反演。对于任何遥感应用而言，获取到所需地区的有效数据是非常重要的。遥感影像上常受到云遮挡而无法探测到地面，使得地球表面信息难以被获取，严重限制遥感技术大尺度、长时效的观测。因此，尽管可以获取到大量的遥感影像，但是可用“无云、有效”的影像数据不一定能满足实际需求，因此如何获取特定时间和地区的高质量无云遥感数据仍是一个亟需解决的问题。
目前已有许多研究致力于厚云的去除，厚云去除本质是信息重建的过程，根据这些信息重建方法可以将厚云去除方法分为两类：无辅助数据的去除方法和多时相数据补充方法。对于无辅助数据的方法，由于没有其他影像作为参考，云污染区域的重建是利用同期影像上未被云污染区域的信息来填补。最常用的方法是对缺损像元进行插值处理，然而这类方法一般是对较小的缺损部分进行修补，不适用于修复厚云覆盖区范围较大情况。较无辅助数据的方法，采用多时相数据补充的方法对厚云的去除更加有效，其利用获取影像集的光谱-空间信息对待修复图像中被云和大气所干扰的区域进行恢复。
改进的邻近相似像元插值法(Neighborhood Similar Pixel Interpolator，NSPI)方法属于多时相数据补充的方法的一种。NSPI方法通过图像镶嵌与拼接技术将无云部分镶嵌到“云污染”区域从而获得无云影像，这种利用参考影像无云区域的数据对目标影像的有云区域进行填充，当多时相数据之间时间差别不大、地表特征变化不够明显的时候，该方法能够达到较好的云去除效果，然而，一旦两期影像获取时间间隔增大，两期影像上由于地表发生变化而造成较大的光谱差异，这就会影响相似性像元的判断，引入大量非相似性像元，造成厚云去除的精确度低。
发明内容
基于此，有必要提供一种遥感影像厚云去除方法及系统，以消除两期影像上由于地表发生变化而造成较大的光谱差异对相似性像元判断的影响，提高厚云去除的精确度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种遥感影像厚云去除方法，包括：
获取参考图像和目标图像，所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像；
划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像；
利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组；
对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元；
计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；
判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例；
若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的最大比例的相似性像元确定为去云相似性像元；
若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例；
若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别；
统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域；
将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元；
利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。
可选的，所述划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像，具体包括：
确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像；
将所述云区域图像从所述目标图像中提取出去，得到无云区域图像。
可选的，所述确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像，具体包括：
确定所述目标图像中的云分布，具体为
Figure BDA0001666995350000031
其中，DGF-1表示云，B1表示蓝光波段的灰度值，B2表示绿光波段的灰度值，B3表示红光波段的灰度值；
依据所述云分布确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像。
本发明还提供了一种遥感影像厚云去除系统，包括：
图像获取模块，用于获取参考图像和目标图像，所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像；
划分模块，用于划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像；
分类模块，用于利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组；
搜索模块，用于对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元；
比例计算模块，用于计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；
第一判断模块，用于判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例；
第一确定模块，用于若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的最大比例的相似性像元确定为去云相似性像元；
第二判断模块，用于若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例；
第二确定模块，用于若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别；
统计模块，用于统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域；
第三确定模块，用于将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元；
替换模块，用于利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。
可选的，所述划分模块，具体包括：
云区域图像确定单元，用于确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像；
提取单元，用于将所述云区域图像从所述目标图像中提取出去，得到无云区域图像。
可选的，所述云区域图像确定单元，具体包括：
云分布确定子单元，用于确定所述目标图像中的云分布，具体为
Figure BDA0001666995350000041
其中，DGF-1表示云，B1表示蓝光波段的灰度值，B2表示绿光波段的灰度值，B3表示红光波段的灰度值；
云区域图像确定子单元，用于依据所述云分布确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种遥感影像厚云去除方法及系统，所述方法包括：获取参考图像和目标图像；划分目标图像为云区域图像和无云区域图像；对无云区域图像中的像元聚类得到像元类别组；搜索参考图像和无云区域图像的相似性像元；计算每类相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；若存在至少一类的比例大于第一预设比例，确定最大比例的相似性像元为去云相似性像元；若所有类别的比例均小于第一预设比例，确定比例大于第二预设比例的相似性像元的所属类别；统计云掩膜缓冲区中各个所属类别的像元数；确定像元数最多的类别对应的相似性像元为去云相似性像元；利用去云相似性像元替换云区域图像中的像元。本发明能够消除两期影像上由于地表发生变化而造成较大的光谱差异对相似性像元判断的影响，提高厚云去除的精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种遥感影像厚云去除方法的流程图；
图2为本发明实施例一种遥感影像厚云去除系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例一种遥感影像厚云去除方法的流程图。
参见图1，实施例的遥感影像厚云去除方法，包括：
步骤S1：获取参考图像和目标图像。
所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像。
步骤S2：划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像。
具体包括：
确定所述目标图像中的云分布，具体为
Figure BDA0001666995350000051
其中，DGF-1表示云，B1表示蓝光波段的灰度值，B2表示绿光波段的灰度值，B3表示红光波段的灰度值；
依据所述云分布确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像；
将所述云区域图像从所述目标图像中提取出去，得到无云区域图像。
步骤S3：利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组。
本实施例中，利用K-means聚类算法将所述无云区域图像中的像元分为10类，即得到10组像元类别组。
步骤S4：对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元。
步骤S5：计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例。
本实施例中，利用以下公式计算每类相似性像元占所属像元类别组中像元的比例：
Figure BDA0001666995350000063
其中，ri表示第i类相似性像元占第i类相似性像元所属像元类别组中像元的比例，ni表示参考图像上第i类相似性像元的个数，
Figure BDA0001666995350000061
表示无云区域图像中相似性像元的个数，C表示像元类别组的个数。
步骤S6：判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例。
本实施例中，所述第一预设比例为80％。
步骤S7：若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元。
步骤S8：若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例。
本实施例中，所述第二预设比例为
Figure BDA0001666995350000062
其中C表示像元类别组的个数。
步骤S9：若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别。
步骤S10：统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域。
步骤S11：将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元。
步骤S12：利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。
具体的，本实施例中，在步骤S11确定了去云相似性像元后，采用改进的邻近相似像元插值法(Modified Neighborhood Similar Pixel Interpolator，MNSPI)对云区域图像中的像元进行去云处理。
本实施例中的遥感影像厚云去除方法，利用K-means聚类图像统计相似像元各类别像元比，解决了多时相数据时间间隔过大使得地物光谱发生变化，导致相似性像元之间变化趋势存在差异的问题；并提出对相似性像元进行进一步筛选，最终得到去云相似性像元，保证了相似性像元之间变化趋势的一致性，从而使修复后云区域更接近无云区域，提高了厚云去除的精确度；针对光谱变化较大区域，也可以在一定程度上减小时间间隔引起的光谱差异问题对处理后图像精度的影响，提高去云后修复精度，为获取特定时间和地区的高质量无云遥感数据提供了一种有效的解决办法。
本发明还公开了一种遥感影像厚云去除系统，图2为本发明实施例一种遥感影像厚云去除系统的结构图。
实施例的遥感影像厚云去除系统20，包括：
图像获取模块201，用于获取参考图像和目标图像，所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像。
划分模块202，用于划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像。
所述划分模块202，具体包括：
云区域图像确定单元，用于确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像；
提取单元，用于将所述云区域图像从所述目标图像中提取出去，得到无云区域图像。
云区域图像确定单元，具体包括：
云分布确定子单元，用于确定所述目标图像中的云分布，具体为
Figure BDA0001666995350000081
其中，DGF-1表示云，B1表示蓝光波段的灰度值，B2表示绿光波段的灰度值，B3表示红光波段的灰度值；
云区域图像确定子单元，用于依据所述云分布确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像。
分类模块203，用于利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组。
搜索模块204，用于对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元；
比例计算模块205，用于计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例。
第一判断模块206，用于判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例。
第一确定模块207，用于若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的最大比例的相似性像元确定为去云相似性像元。
第二判断模块208，用于若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例。
第二确定模块209，用于若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别。
统计模块210，用于统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域。
第三确定模块211，用于将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元。
替换模块212，用于利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。
本实施例的遥感影像厚云去除系统，能够使得去云处理后的影像具有较好的视觉效果，植被区域不同光谱特征的部分差异可以被保留，可以有效消除由于影像获取时间不同，地表发生变化所带来的色调差异，使修复后云区域更接近无云区域，厚云去除的精确度高。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种遥感影像厚云去除方法，其特征在于，包括：
获取参考图像和目标图像，所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像；
划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像；
利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组；
对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元；
计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；
判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例；
若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的最大比例的相似性像元确定为去云相似性像元；
若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例；
若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别；
统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域；
将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元；
利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。
2.根据权利要求1所述的一种遥感影像厚云去除方法，其特征在于，所述划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像，具体包括：
确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像；
将所述云区域图像从所述目标图像中提取出去，得到无云区域图像。
3.根据权利要求2所述的一种遥感影像厚云去除方法，其特征在于，所述确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像，具体包括：
确定所述目标图像中的云分布，具体为
当满足
Figure FDA0002707973290000021
或B1＞0.22时，则确定为云DGF-1；其中，B1表示蓝光波段的灰度值，B2表示绿光波段的灰度值，B3表示红光波段的灰度值；
依据所述云分布确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像。
4.一种遥感影像厚云去除系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取参考图像和目标图像，所述参考图像为第一时刻获取的无云图像，所述目标图像为第二时刻获取的有云图像；
划分模块，用于划分所述目标图像为云区域图像和无云区域图像；
分类模块，用于利用K-means聚类算法对所述无云区域图像中的像元进行聚类，得到像元类别组；
搜索模块，用于对所述参考图像和所述无云区域图像进行搜索，确定相似性像元；
比例计算模块，用于计算每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例；
第一判断模块，用于判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第一预设比例；
第一确定模块，用于若存在至少一类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第一预设比例，则将搜索到的所述参考图像和所述无云区域图像的最大比例的相似性像元确定为去云相似性像元；
第二判断模块，用于若所有类别的所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例均小于所述第一预设比例，则判断每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例是否大于第二预设比例；
第二确定模块，用于若每类所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于第二预设比例，则确定所述相似性像元占所属像元类别组中像元的比例大于所述第二预设比例的所述相似性像元的所属类别；
统计模块，用于统计预设的云掩膜缓冲区中属于各个所属类别的像元数，所述云掩膜缓冲区为所述目标图像中云区域邻近的无云区域；
第三确定模块，用于将所述像元数最多的类别对应的所述参考图像和所述无云区域图像的相似性像元确定为去云相似性像元；
替换模块，用于利用所述去云相似性像元替换所述云区域图像中的像元。
5.根据权利要求4所述的一种遥感影像厚云去除系统，其特征在于，所述划分模块，具体包括：
云区域图像确定单元，用于确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像；
提取单元，用于将所述云区域图像从所述目标图像中提取出去，得到无云区域图像。
6.根据权利要求5所述的一种遥感影像厚云去除系统，其特征在于，所述云区域图像确定单元，具体包括：
云分布确定子单元，用于确定所述目标图像中的云分布，具体为
当满足
Figure FDA0002707973290000031
或B1＞0.22时，则确定为云DGF-1；其中，B1表示蓝光波段的灰度值，B2表示绿光波段的灰度值，B3表示红光波段的灰度值；
云区域图像确定子单元，用于依据所述云分布确定所述目标图像中的有云区域，得到云区域图像。
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