[发明专利]一种基于面向对象分类的白天陆地辐射雾的遥感监测方法

权利要求书

1.一种基于面向对象分类的白天陆地辐射雾遥感监测方法，其特征在于包括如下步骤：

（1）利用Streamer大气辐射传输模型模拟各种典型云类和陆地辐射雾在可见光、近红外、中红外波段，不同粒子大小、不同光学厚度条件下的光谱辐射特征；

（2）利用Internet从美国航空航天局、中国国家卫星气象中心下载获取EOS/MOSIS卫星遥感数据，基于步骤（1）对各种典型云类和陆地辐射雾在可见光、近红外、中红外波段的光谱特征模拟，并结合统计大量EOS/MODIS卫星遥感数据，确定MODIS数据能够用于云雾检测的波段或波段组合，根据云类和陆地辐射雾在可见光波段和中红外波段反射率的差异，构建NDFI归一化雾指数作为云雾特征参数，所述NDFI归一化雾指数的定义为

NDFI=R1-R20R1+R20×100%]]>

其中，R₁是MODIS第1波段反射率，R₂₀是MODIS第20波段的反射率；

（3）通过对下载的每条EOS/MODIS卫星数据进行辐射定标处理、几何定位处理，获取EOS/MODIS卫星数据可见光、近红外波段的反射率、中红外波段亮度温度和热红外波段亮度温度，并计算相应的太阳天顶角角度信息，按照步骤（2）计算NDFI云雾特征参数；

（4）对所述NDFI云雾特征参数进行图像分割，获取至少两个同质单元的分割后图像；

（5）对分割获取的各个同质单元逐个计算其属性信息，所述属性信息包括光谱特征、纹理特征、几何特征以及云雾特征参数特征值；

（6）利用步骤（5）计算获取的各个同质单元的属性信息，结合地面实测气象观测数据，引入同质单元的面积、第1波段反射率平均值、归一化积雪指数（NDSI）平均值、第2波段反射率平均值、第20波段反射率平均值、第26波段反射率平均值、第31波段亮度温度方差值、归一化雾指数（NDFI）平均值作为云雾识别的判别特征，结合中国气象局气象数据共享平台获取全球地面天气资料定时值数据集，采用决策树分类算法对分割后构建的同质单元的各种属性进行训练，确定同质单元的各个属性判别阈值，对分割得到的同质单元逐个进行云雾分离判断，得到大雾分布专题影像。

2.如权利要求1所述的基于面向对象分类的白天陆地辐射雾的遥感监测方法，其特征在于：所述步骤（4）对所述NDFI云雾特征参数进行图像分割具体为：

首先，基于NDFI云雾特征参数，选择均值漂移算法对影像进行初步分割，得到一个偏“过分割”的初步分割结果；

然后，在“过分割”的初步分割结果之上，逐个同质单元完成光谱、空间和邻接关系的构建；

最后，在得到各个同质单元的光谱、空间信息，以及同质单元之间的邻接关系后，选择迭代合并算法，计算所有邻接关系的合并代价值，并进行排序，找到合并代价值最小的邻接关系对应的两个同质单元i和j，将i和j同质单元进行合并，作为新的同质单元i，更新其他同质单元与同质单元i的邻接关系，删除其他同质单元与同质单元j的邻接关系，不断重复这个过程直到迭代终止，得到最后的图像分割结果。

3.如权利要求1所述的基于面向对象分类的白天陆地辐射雾的遥感监测方法，其特征在于：所述步骤（5）具体为：基于步骤（4）得到的图像分割结果，将分割得到的各个同质单元进行ID编码，并将EOS/MODIS数据预处理以后的影像进行叠加，利用各个同质单元的ID号，计算各个同质单元在各个波段的光谱特征、纹理特征，各个同质单元的空间特征以及各个同质单元的云雾特征参数特征值，作为后续进行判别的属性信息。

4.如权利要求1所述的基于面向对象分类的白天陆地辐射雾遥感监测方法，其特征在于：还包括制作大雾遥感监测报告并分发，制作大雾遥感监测报告并分发，具体方式为：

首先，针对利用遥感技术分析基于EOS/MODIS数据获取的大雾分布信息及所在坐标范围等相关结果，利用Google Map API进行解析，确认其所在县、乡、村具体行政区域信息；

然后，对监测时间、所在行政区等相关信息进行过滤和分组，在开源web自动化测试工具Selenium2/Webdriver API的支持下生成大雾遥感监测报告并发布给相关机构。