風(fēng)云衛(wèi)星中分辨率數(shù)據(jù)晴空識別算法研究.pdf

1、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)一直有著非常廣泛且重要的用途。包括觀測大氣、陸地和海洋、協(xié)助資源勘查、土地利用、環(huán)境監(jiān)測與保護(hù)以及災(zāi)害監(jiān)測等。云、云陰影以及異常數(shù)據(jù)等非晴空數(shù)據(jù)嚴(yán)重影響了可用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的獲取。自2008年底，風(fēng)云三號A星（FY3A）上搭載的中分辨率成像光譜儀（MERSI）開始對地遙測。該傳感器擁有多達(dá)20個光譜通道的數(shù)據(jù)，包含了豐富且準(zhǔn)確的地表植被信息。由于風(fēng)云官方云檢測產(chǎn)品與MERSI L1B數(shù)據(jù)分離，用戶不能同步獲取。所以本研究旨在研

2、究一套實用的晴空數(shù)據(jù)獲取方案，使得用戶可以據(jù)此快速得到高質(zhì)量的晴空數(shù)據(jù)，進(jìn)行科研或生產(chǎn)。本文針對風(fēng)云衛(wèi)星中分辨率數(shù)據(jù)特點，深入研究晴空數(shù)據(jù)識別算法，并得到可供科學(xué)研究和應(yīng)用的遙感數(shù)據(jù)。
　　文章開頭介紹了晴空數(shù)據(jù)識別的研究背景、目的以及意義。廣泛、深入地闡述了國內(nèi)外晴空識別研究歷史與現(xiàn)狀，概括了目前主要的晴空識別相關(guān)算法，也簡要介紹了一下風(fēng)云衛(wèi)星中分辨率數(shù)據(jù)的衛(wèi)星平臺和傳感器特征。
　　接著，文中研究分析了風(fēng)云衛(wèi)星中分辨率數(shù)

3、據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和信息，據(jù)此進(jìn)行對衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、反射率、亮溫值計算等預(yù)處理。為后續(xù)的晴空數(shù)據(jù)識別算法研究做好準(zhǔn)備。
　　近一步，文中研究了MERSI異常像元識別算法。在識別算法研究中，分別闡述和分析了異常行條帶識別算法、異?！捌普劬€”識別算法、異常孤立像元識別算法。先后應(yīng)用了固定閾值法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法對異常行條帶進(jìn)行識別并且對結(jié)果進(jìn)行了相應(yīng)對比驗證。證明了數(shù)學(xué)形態(tài)算法能更好地識別“異常行條帶”。
　　最后,文章重點研究了M

4、ERSI數(shù)據(jù)晴空像元識別算法。在其中，通過 J－M距離選取晴空識別的最佳光譜特征，根據(jù)多通道的反射率、亮度溫度和指數(shù)組合構(gòu)建了晴空識別的決策樹模型，應(yīng)用分層決策進(jìn)行晴空像元識別。決策樹基于閾值算法，閾值的變化會導(dǎo)致漏檢和虛檢問題。所以文章繼續(xù)研究和探討了最大類間方差（Ostu）動態(tài)閾值算法的可行性，然后基于Ostu的動態(tài)閾值法再次構(gòu)建識別算法模型進(jìn)行晴空像元識別。引入Ostu的動態(tài)閾值法旨解決一次檢測時的虛漏檢測問題，改善識別效果。通過