先验地表反射率支持的云检测方法——以HJ-1A/B CCD数据为例

摘要

云检测是定量遥感信息提取中的一个重要环节。云检测结果直接影响到大气参数或地表参数的反演结果。传统的云检测方法是利用云与典型地表物体反射率以及亮度温度的差异使用固定的阈值法来实现云与地表的识别。而对于薄云、碎云、云边缘而言，像元反射率是云与地表混合作用的结果。固定的阈值法通常无法高精度识别该类型地表的云覆盖。对于陆地观测卫星而言，由于波段较少，并且波段通常集中在可见光及近红外波段，传统的云检测方法通常无法有效的对该类型传感器进行云识别。
　　针对陆地观测卫星在云识别过程中存在的以上问题，本文创新性的提出基于先验地表反射率数据支持的云检测方法，基于现有的地表反射率数据，设置动态的云检测阈值来识云像元。由于该方法是在基于地反射率设置阈值，有效避开了混合像元对云检测能力的影响，对薄云、碎云、云边缘具有了更高的识别能力。使用MODIS地表反射率数据提供先验地表反射率数据，基于辐射传输模型模拟确定云检测阈值，对四波段的HJ-1A/B CCD数据开展了云检测试验，结果表明该方法可以高精度的识别波段较少、波段范围相对较窄的HJ-1A/B CCD有云像元。本文的主要工作如下:
　　1)先验地表反射率数据库的构建.
　　利用最小值合成技术合成MODIS高精度地表反射率数据集，以此作为地表真实反射率数据。
　　2)云检测阈值的确定。
　　通过利用6S辐射传输模型模拟在可见光与近红外波段下地表反射率在不同的大气条件，气溶胶条件，气溶胶光学厚度以及几何条件，其表观反射率的变化趋势，得到在晴空像元所有可能的情况下表观反射率变化的最小值与最大值，使用非线性最小二乘拟合，构建动态阈值云及阴影检测模型。
　　3) HJ-1 CCD数据处理。
　　对HJ-1 CCD数据进行预处理，得到其表观反射率，并进行几何校正使其与MODIS数据在空间分辨率与投影方式实现一致。
　　4)HJ-1 CCD云检测实验。
　　将H J-1数据与MODIS数据进行空间与时间方面的匹配，以MODIS数据为地表反射率底图进行动态阈值的计算，之后与HJ-1表观反射率进行对比，如若HJ-1表观反射率大于MODIS数据所求的云阈值，则判定为云，如若小于阴影阈值，则判定为阴影，否则判定为为晴空像元。
　　5)云检测精度评价。
　　对全国HJ-1 CCD117景影像进行云检测，通过对一些典型区域如沙漠，冰雪覆盖，及薄云区域的目视判读，云及阴影的检测精度较高，尤其是在固定阈值所无能为力的高反射率地区及薄云像元，大大提高了检测的准确度。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 前言

1．2 国内外研究进展

1．3 选题意义

1．4 研究内容及关键技术

2 数据源与预处理工作

2．1 MOD09数据集构建

2．2 环境星数据预处理

3 动态阈值云检测模型构建

3．1 6S大气辐射传输模型简介

3．2 参数模拟与分析

3．3 动态阈值云检测模型构建

4 云及阴影检测

4．1 云及阴影检测

5 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间主要成果

附录1——云检测结果图