[发明专利]一种遥感图像的云雾信息探测方法

说明书

本发明公开了一种遥感图像的云雾信息探测方法，包括如下步骤：输入遥感图像，获取粗糙云雾估计信息。利用暗原色先验获取图像场景的粗糙透过率图和场景的大气天光值，获取精细透过率图。根据大气多次散射图像模型，提取模型中大气分量，将该分量同粗糙云雾估计信息叠加，得到云雾空间强度分布图。依据地面观测点得到的观测数据和云雾空间强度分布图中对应点的数值，利用对数函数进行数据拟合，从而获取实际场景所需探测物理量和云雾空间强度分布信息之间的映射关系，实现云雾大气信息的定量化测量。本发明基于图像处理的，从图像上获取的场景的大气云雾强度和空间分布信息，为城市的空气环境污染监测，提供了一种便捷有效的检测方法。

技术领域

本发明涉及遥感探测技术和计算机图像处理计算，尤其涉及一种利用图像处理获取遥感图像云雾信息的探测方法。

背景技术

在当今社会中雾霾和PM2.5污染是中国绝大部分城市区域的重点治理问题。然而各个城市采用了种种减排措施，包括汽车单双号限行，减少碳排放等，然而整体的大气质量并没有随之改变。而究其原因就是在大气污染治理过程中的监测和执法力度不够。

通常对于雾霾等大气污染的检测，往往采用地面监测点的连续观测来进行监测。然而大气成分特性等存在丰富的动态特性，光光靠几个监测点的数据，很难掌握大范围的空气污染的详细情况和空间分布特性。同时大气流动也会导致，连续观测的数据受周边环境污染的可能，从而使得监测难以确定空气污染源的准确位置。因此如何有效地掌握大气污染源的位置和强度，并对不同城市的雾霾成因进行分析，是当前社会环境监测的重要需求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种技术手段，针对一定天气条件的高分辨率卫星图像，获取其相应的高分辨率的大气云雾强度和空间分布信息。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种遥感图像的云雾信息探测技术，其实施步骤如下：

(1)输入一张遥感图像，利用低通滤波器和导向滤波器获取粗糙云雾估计图。

(2)利用暗原色先验获取图像场景的粗糙透过率图和场景的大气天光值，基于该粗糙透过率结合步骤(1)中估计的粗糙云雾估计图，利用导向滤波器获取精细透过率图。

(3)基于步骤(1)中滤波处理后的输入图和步骤(2)中得到的精细透过率值和天光值，根据大气多次散射图像模型可以计算出恢复图像的同时，也能够提起出模型中的大气分量将该分量同步骤(1)中获取的粗糙云雾估计信息叠加，就是从遥感图像提取出来的云雾空间强度分布信息。

(4)依据遥感图像场景中地面观测点得到的观测数据和步骤(3)中获取的云雾空间强度分布图中对应点的数值，利用对数函数进行数据拟合，从而获取实际场景所需探测物理量和云雾空间强度分布信息之间的映射关系，实现云雾大气信息的定量化测量。

进一步地，所述步骤(1)中的详细步骤包括：

a)输入一张遥感图像，对其进行傅里叶变换，获取其频谱图，同时构建以下低通滤波器对图像进行滤波处理：

式中H(u,v)是滤波器函数，u，v是频率坐标，σ₀是截止频率。滤波输出的非均匀云雾背景如下：

其中B_cloud是输入图像的低频信息，I是输入图像，和分别是傅里叶变换和傅里叶反变换两个运算符。

b)对初步估计的云雾分布信息图像进行对比度扩展，其相应的调整公式如下：