[发明专利]一种多时次遥感影像优化合成方法及系统

权利要求书

1.一种多时次遥感影像优化合成方法，其特征在于，包括：

步骤1，获取待处理区域的待合成的n个光学遥感影像文件，所述光学遥感影像文件包括：光谱波段数据、太阳天顶角和观测天顶角；

步骤2，根据每个光学遥感影像文件中的光谱波段数据的同一波段数据生成光谱波段矩阵Ref，根据每个光学遥感影像文件中的太阳天顶角生成太阳天顶角矩阵SZA，根据每个光学遥感影像文件中的观测天顶角生成观测天顶角矩阵VZA，同时生成三个赋值为0的权重矩阵γ₁、γ₂以及γ₃；

步骤3，计算正午时刻的太阳天顶角SZA₁₂，将所述太阳天顶角矩阵SZA中各像元的数值与所述正午时刻的太阳天顶角SZA₁₂进行比较，根据比较结果，利用第一组阈值SZA₁对第一权重矩阵γ₁进行赋值；

步骤4，将所述观测天顶角矩阵VZA中各像元的数值与第二组阈值VZA₂进行比较，根据比较结果，对第二权重矩阵γ₂进行赋值；

步骤5，对所述光谱波段矩阵Ref中每一波段层进行数值有效性计算，根据计算结果对第三权重矩阵γ₃进行赋值；

步骤6，将所述第一权重矩阵γ₁、所述第二权重矩阵γ₂以及所述第三权重矩阵γ₃进行叠加计算，生成最终权重矩阵γ，对所述最终权重矩阵γ中每个像元按波段层取最大值，并根据选取结果生成指数矩阵λ；

步骤7，依次读取n个光学遥感影像文件中同一波段的光谱波段数据，生成数值矩阵η，根据所述指数矩阵λ，提取所述数值矩阵η中的数据，将所述数据作为该波段的输出数据；

步骤8，重复步骤2至步骤7，直至所有波段均完成上述步骤，生成完整输出文件；

其中，步骤3具体为：

计算正午时刻的太阳天顶角SZA₁₂，将所述太阳天顶角矩阵SZA中各像元的数值与所述正午时刻的太阳天顶角SZA₁₂进行差值的绝对值的计算，当绝对值小于第一组阈值SZA₁的第一个值时，对第一权重矩阵γ₁中像元的对应位置赋值第一权重数，当绝对值在第一组阈值SZA₁的第一个和第二个值之间，则对第一权重矩阵γ₁中像元的对应位置赋值第二权重数；

步骤4具体为：

将所述观测天顶角矩阵VZA中各像元的数值与第二组阈值VZA₁进行比较，若像元的数值小于第二组阈值VZA₁中的第一个值，则对第二权重矩阵γ₂中像元的对应位置赋值第三权重数，若像元的数值在第二组阈值VZA₁的第一个值和第二个值之间，则对第二权重矩阵γ₂中像元的对应位置赋值第四权重数。

2.根据权利要求1所述的一种多时次遥感影像优化合成方法，其特征在于，n个光学遥感影像文件的空间维度相同。

3.根据权利要求1所述的一种多时次遥感影像优化合成方法，其特征在于，步骤2具体为：

根据每个光学遥感影像文件中的光谱波段数据的同一波段数据按照文件的顺序叠放生成光谱波段矩阵Ref，根据每个光学遥感影像文件中的太阳天顶角按照文件的顺序叠放生成太阳天顶角矩阵SZA，根据每个光学遥感影像文件中的观测天顶角按照文件的顺序叠放生成观测天顶角矩阵VZA，同时生成三个赋值为0的权重矩阵γ₁、γ₂以及γ₃。

4.根据权利要求1所述的一种多时次遥感影像优化合成方法，其特征在于，计算正午时刻的太阳天顶角SZA₁₂的具体公式为：

SZA₁₂＝Latitude-δ

其中，Latitude为影像像元的维度，δ为当天的太阳赤纬；

Latitude＝Lat-nl*ppi

其中，Lat为输入影像的最北纬度坐标，nl为像元的行数，ppi为像元的分辨率；

其中，DAY为当天在年中的日计数，π为圆周率。