[发明专利]一种联合卫星遥感多光谱与地理信息的霾识别方法

说明书

本发明公开了一种联合卫星遥感多光谱与地理信息的霾识别方法，包括获取遥感卫星影像至少两个预设光谱通道的表现反射率数据和亮温数据，对所述遥感卫星影像中的每个像元依次进行第一至第四预设条件的判断，并在依次判断为是的情况下，分别排除冰雪像元、内陆水体像元、云像元和晴空像元，其中晴空像元根据第四预设条件和不同海拔条件下晴空判识条件进行识别，排除后剩余区域的像元为霾像元。本发明具有快速稳定实现云和霾的检测，提高云和霾识别的准确性等优点，普适性更强，提升了用户体验。

技术领域

本发明涉及卫星遥感检测技术领域，尤其涉及一种联合卫星遥感多光谱与地理信息的霾识别方法。

背景技术

根据国际气象组织的规定，霾被定义为当日均能见度小于10km，日均相对湿度小于80％，并排除降水等其他能导致低能见度时的大气灰霾的日子。霾粒子主要是由空气中悬浮着的极小的、相对雾较干，相对沙尘较湿的微粒，如灰尘、硫酸盐、硝酸盐等组成。霾与晴空区之间没有明显的边界，看起来呈黄色或橙灰色，厚厚的雾霾层通常能延伸至几百米并且持续好多天，给从事空气质量监测、公共交通、身体健康等带来诸多不便。近些年来灰霾天气现象迅速增加，霾层与云层的相互叠加对卫星定量遥感反演云特性、气溶胶特性以及研究二者的交互带来了很大挑战。

传统的雾霾观测方法主要是靠地面站点通过小范围布点、短时间内连续观测的方式，对于特殊污染过程的形成原因分析、污染物变化趋势分析具有明显的优点，但需要大范围地进行云、晴空和霾的识别时该方法就失去了其优势，需要借助卫星遥感手段开展相关工作。传统基于卫星遥感观测资料开展霾像元的识别方法主要是考虑到云和霾的光谱特征存在差异，传统的阈值法应用最为广泛，实施方便，但易将云和霾错分，且该类方法对判识条件的阈值非常敏感，阈值的选择存在一定不确定性，同时，晴空和霾区边界模糊，仅利用阈值法往往会造成较大误判，这对开展霾区气溶胶参数反演工作引入较多不确定性，并且，对于目前重污染天气的云和灰霾检测精度较差，重度霾区域易误判为云，轻度霾区域易误判为晴空，其应用至实时业务化运行中易出现普适性较差的问题。

发明内容

本发明提供了一种联合卫星遥感多光谱与地理信息的霾识别方法，进一步分析了霾、云及晴空像元的光谱特征，联合光谱变化率和海拔高度信息，利用树形分析方法实现了冰雪像元、内陆水体像元、云像元、晴空像元与霾像元的区分，解决了现有云霾识别算法在重污染天气识别精度较差的问题。

本发明包含如下步骤：

步骤一、获取遥感卫星影像的至少两个预设光谱通道的表现反射率数据ρ_λ和亮温数据BT，并对所述数据进行预处理得到预处理后数据，所述至少两个预设光谱通道分别采用可见光通道和红外通道；

步骤二、对所述遥感卫星影像中的每个像元进行如下判断：判断所述预处理后数据是否满足第一预设条件，若判断为是，则将所述像元标记为冰雪像元；

步骤三、若步骤二判断为否，则判断所述预处理后数据是否满足第二预设条件，若判断为是，则将所述像元标记为内陆水体像元；

步骤四、若步骤三判断为否，则判断所述预处理后数据是否满足第三预设条件，若判断为是，则将所述像元标记为云像元；

步骤五、若步骤四判断为否，则判断所述预处理后数据是否满足第四预设条件，若判断为是，则将所述像元标记为晴空像元，若判断为否，则将所述像元标记为霾像元，其中，所述第四预设条件包括海拔地理信息预设条件和光谱变化率预设条件。

进一步地，所述预设光谱通道包括：蓝光波段通道、红光波段通道、第一近红外通道、第二近红外通道、第三近红外通道、第四近红外通道和长波红外通道；