遥感图像云检测方法综述

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1、①遥感图像云检测方法综述侯舒维，孙文方，郑小松(中国空间技术研究院西安分院，西安710000)摘要:遥感图像云检测是遥感数据处理过程中需首要解决的问题之一，在参考大量国内外文献的基础上，文章对遥感图像云检测方法的研究现状进行了分析，并对已有的遥感图像云检测方法进行了综述和分类，在此基础上对不同的云检测方法进行了比较，最后给出了云检测存在的问题和发展趋势。关键词:遥感;图像;云检测;纹理;模式识别DOI:10．3969/j．issn．1674-7135．2014．03．0140引言根据国际卫星云气候计划ISCCP(International否是云。该方法相对于以

2、前的物理阈值法检测更为精确，但是在某些特定的条件下，如夜间时候下垫面为沙漠区域时，以及下垫面为海岸线、河流和内陆湖泊时，由于云和下垫面的反射率相近，难以进行正确的辨别，因而有时会检测出错误的云。物理阈值法因为依据的是某些光谱谱段的数据进行检测，所以一般仅局限于特定的遥感器数据，普适性较差。还有一些云检测方法仅作用于局部的地理区域或背景SatelliteCloudClimatologyProject)提供的全球云量数据显示，云覆盖了50%以上的地球表面，在利用遥感手段获取的地球空间信息中占有相当大的比率。一方面，由于云是重要的气象和气候要素之一，通过云的分布不但

3、可以帮助发现危险的气候现象，如暴雨、飓风以及龙卷风，而且还可以跟踪气象条件的变化，因此自气象卫星问世以来，云检测和分类方法的研究就引起了各国学者的关注和兴趣。另一方面，由于光学遥感数据中大量云的存在，影响了遥感图像的质量，从而降低了图像的数据利用率，因此云检测和云剔除已成为光学遥感图像处理过程中需首要解决的问题之一。遥感图像云检测可以被看成是图像分析的二值(二类)分割任务，是后续进行云分类和云剔除［1］的关键，文章在参考大量文献的基础上，对遥感图像云检测方法进行分类和比较，并在此基础上进行概括和归纳。区域，如Ebert(1987)［4］，Key(1989)［5

4、］和Welch(1992)［6］，他们提出的云检测方法关心的是极地地区云和地表的区分;Garand(1987)［7］提出的云模式自动分类方法，它基于高度、反照率、形状、云的分层特征以及图像的二维功率谱特征，但仅适用于在海洋背景上的情况。另一类较复杂的遥感图像云检测技术是人工智能技术发展的结果，但它们中的大部分需要依赖于辅助数据来设置阈值。如Merchant(2005)［8］的全概率贝叶斯法，使用气候学和数字天气预报的预报数据来建立先验知识，Baum(1997)［9］提出的模糊逻辑分类方法，它基于气团的类型来区分晴空和云。无论是哪种遥感图像的云检测方法，对于薄云

5、和低云，由于和下垫面之间的亮度对比度很低，不管是在建立可靠的训练数据上还是设置光学阈值上都比较困难，因此是遥感图像云检测面临的一大难点，也是摆在各国研究人员面前的一个极具挑战性的工作。如Derrien(2005)［10］使用多光谱阈值法进行实时的云分类和云检测，该方法已使用于SAFNEC/1遥感图像云检测技术现状目前遥感图像云检测方法众多，其中应用最多的方法为物理阈值法，如Saunders(1987)［2］提出的云检测方法，它选用一组物理阈值对AVHＲＲ数据进行云检测。Ackerman(1998)［3］提出的云检测方法应用于MODIS数据，它综合考虑了几种光谱

6、谱段进行阈值检测的结果，最后再判断某个给定像素是①收稿日期:2013-07-31。692014年第3期侯舒维，等:遥感图像云检测方法综述MSG(支持短时天气预报的卫星应用工具)软件包中，该软件中生成的云掩膜有时在夜晚无云条件下会产生云的过估计，而在阴天的条件下，无论是黄昏还是夜晚都会产生轻微的欠估计，原因是该方法检测不出低云、薄云和半透明的云。(0．67μm)、中红外通道6(1．64μm)和中红外通道26(1．38μm)，研究了一种对不同的下垫面均通用的多光谱云检测算法;Wu［12］分别使用3种方法(红外亮温差法、可见光与近红外指数法和近红外云检测指数法)实现

7、了MODIS图像的云检测，并对这3种方法的检测结果进行了比较，结果表明近红外云检测指数法易于计算，更适合于大范围云区的检测;Ｒen［13］则提出了一种有效的针对MODIS图像进行薄云检测和剔除的方法，云检测方法选取了MODIS数据的5个谱带，每个谱带设置不同的阈值。以上所述的物理方法总结起来，大都是利用可见光或近红外光谱阈值法来实现云检测，其利用的是云的高反射率和低温特性，算法简单，检测效果较好，缺点是当地面覆盖了冰、雪、沙漠或云为薄卷云、层云和小积云时，很难将云和地面区分开来，因为大部分光谱方法只适用于特定的场景或是识别不同的云。其他性能好的阈值法大都只针对

8、于某种特定的遥感器进行设计，如Li［1