本发明专利技术公开了一种遥感图像中多层云和单层云类型综合分类与识别的方法，该方法包括：步骤‑1：有云像元鉴别；步骤‑2：单层和多层云粗分类与标记；步骤‑3：单层云类型精细分类；步骤‑4：云层相态分类与标记；由此完成遥感图像中有云像元的鉴别和云层的综合分类与识别。本发明专利技术可以得到更为精细的云层类型识别和分类结果，不但可实现对单层云像元和多层云像元的区分，而且可判定多层云像元的相态以及单层云像元的云层类型，最终将遥感图像像元详细地识别为晴空(无云像元)、多层水云、多层冰云、卷云、卷层云、垂直扩展云、高积云、高层云、乱层云、积云、层积云、层云以及填充值共13类像元，为遥感图像的后续处理和应用提供更为丰富的图像信息。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像云层识别的
，具体涉及一种遥感图像中多层云和单层云类型综合分类与识别的方法。
技术介绍
云层的存在是影响星载光学传感器对地观测成像性能的一项重要干扰因素。云层的种类繁多，不同类型云层的空间分布及其散射辐射与传输特性迥异，为研究清楚各云层类型性质从而剔除云层对观测系统的影响，对云层类型的识别就成了研究的重点和难点(参见文献[1-2])。此外，无论是天基传感器还是地基传感器观测都表明多层云的存在很普遍，且对云层的特性有很大影响(参见文献[3-8])。依据云层的相态可将云层分为水云、冰云和混合相态云；依据云层云顶高度分布可将云层粗略分为高位、中位和低位；依据云层形态可将云层分为层云、积云和卷云等类型云。几种常见类型的云层空间分布如图1所示，通过识别出卫星图像像元是否为多层云重叠及其所对应的云相态和单层云云层的类型，可降低甚至消除云层的存在对观测系统的影响。图1中虚线框1所示为单层云，即在垂直方向(Z方向)上仅存在一层云层，其余线框所示均为多层云，即在垂直方向上出现多层云层重叠，所不同的仅是重叠云层的层数。图1中框2和框4所示均为两层云，其中，框2中所示的两层云均为积雨云，框4中所示的两层云从上到下分别为卷云和乱层云；框3所示为四层云，从上到下分别为卷层云、高层云、层积云和层云。与本专利技术相关的现有技术一：单层云类型识别的阈值法现有技术一的技术方案为：现用于单层云类型识别的方法主要是通过阈值判别，例如单层云类型识别的阈值法，文献[1]国际卫星云气象计划(International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP)即根据云顶压强Ptop和光学厚度τ两个变量通过固定阈值比较对云层进行判别分类。ISCCP云层识别所采用的云顶压强和光学厚度的阈值如图2所示，该文献给出了如图2所示的九种单层云类型，其中垂直扩展云是指在垂直方向上跨度比较大的云，如图1中的积雨云即是最常见的一种垂直扩展云。现有技术一的缺点ISCCP云层识别方法依据阈值判断实现对云层类型的判决，但ISCCP云层识别法假设待判定云层均是单层的，忽略了多层云重叠存在的情况。对于天基观测来说，即只能对最上层的云层进行判别，而无法实现下层的重叠云层相态及类型的识别。与本专利技术相关的现有技术二现有技术二的技术方案为：文献[2]结合Terra卫星或Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS)数据中的多层云标识(Multi-Layer Flag,MLF)利用阈值法对图像逐像元进行判断其像元为单层云像元、多层云像元还是垂直扩展云像元，图3给出其多层云检测流程。图中所需参数为：云顶压强Ptop、光学厚度τ和多层云标识FML，均由MODIS数据反演的云层数据产品MOD/MYD06(Terra卫星的云层数据产品为MOD，Aqua卫星的云层数据产品为MYD)获得。其中，MLF为像元是否为多层像元的可信度评价标记，取值为0-9的整数，其中0代表晴空，1代表单层云，2-9均代表多层云，且数值越大代表为多层云的可信度越高(参见文献[6,7,9])。在图3判定框中的变量ΔPtop计算公式为： ΔP t o p = P s - P t o p P s - P t r o p - - - ( 1 ) ]]>式中Ps为地表压强，Ptop为云顶压强，Ptrop为对流层顶压强。其中采用的地表压强为臭氧层检测设备(Dutch/Finnish Ozone Monitoring Instrument，OMI)探测数据。现有技术二的缺点文献[2]尽管实现了单层云像元和多层云像元的区分，但是仍存在以下不足：该方法仅将卫星图像像元识别为单层云像元、多层云像元和垂直扩展云像元三类，既未详细给出单层云的云层类型，也未给出多层云的相态。参考文献：[1]http://isccp.giss.nasa.gov/cloudtypes.html#DIAGRAM，2016.[2]J.Joiner,A.P.Vasilkov,P.K.Bhartia,G.Wind,S.Platnick,W.P.Menzel,Detection of Multi-layer and Vertically-extended Clouds Using A-train Sensors.Atmospheric Measurement Techniques,2010.3:pp.233–247.[3]R.Frey,B.A.Baum,A.Heidinger,S.Ackerman,B.Maddux,P.Menzel,MODIS CTP(MOD06)Webinar#7.2014.[4]J.D.Spinhirne,et al.,Cloud and Aerosol Measurements from GLAS:Overview and
Initial Results.Geophysical Research Letters,2005.32(L22S03):pp.1-5.[5]A.Behrangi,S.P.F.Casey and B.H.Lambrigtsen,Three-dimensional Distribution of Cloud Types Over the USA and Surrounding Areas Observed by CloudSat.International Journal of Remote Sensing,2012.33(16):pp.4856-4870.[6]W.P.Menzel,R.A.Frey and B.A.Baum,Cloud Top Properties and Cloud Phase Algorithm Theoretical Basis Document.2015.pp.1-73.[7]S.Platnick,et al.,MODIS Cloud Optical Properties:User Guide for the Collection 6Level-2 MOD06/MYD06 Product and Associated Level-3 Datasets.2015.[8]J.D.Spin本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种遥感图像中多层云和单层云类型综合分类与识别的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤‑1：有云像元鉴别根据云掩膜数据，将卫星图像像元划分为有云像元、晴空像元和填充值像元，该填充值像元为无法判识像元，并针对有云像元完成以下云层识别步骤；步骤‑2：单层和多层云粗分类与标记利用地表压强Ps、对流层顶压强Ptrop、云顶压强Ptop、光学厚度τ和多层云标识FML按照以下判定条件对云层进行粗分类：(1)满足ΔPtop>0.6和τ>12则判定该像元为垂直扩展云；(2)满足ΔPtop>0.6、τ<12和FML≥2则判定该像元为多层云像元；(3)均不满足(1)(2)的像元则初步判定为普通单层云像元；步骤‑3：单层云类型精细分类将步骤‑2中初步判定为普通单层云的像元，利用云顶压强Ptop、光学厚度τ参数按照ISCCP阈值将单层云像元进一步细分为垂直扩展云、卷层云、卷云、高层云、高积云、乱层云、积云、层积云和层云九种云层类型的像元；步骤‑4：云层相态分类与标记将步骤‑2中判定为多层云的像元，利用8.5μm波段与11μm波段亮温差D8.5‑11和11μm波段与12μm波段亮温差D11‑12，依据以下条件对多层云像元进行判定：若满足D8.5‑11≥D11‑12则判定像元为多层冰云像元；若满足D8.5‑11<D11‑12则判定为多层水云像元；由此完成遥感图像中有云像元的鉴别和云层的综合分类与识别。...
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像中多层云和单层云类型综合分类与识别的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤-1：有云像元鉴别根据云掩膜数据，将卫星图像像元划分为有云像元、晴空像元和填充值像元，该填充值像元为无法判识像元，并针对有云像元完成以下云层识别步骤；步骤-2：单层和多层云粗分类与标记利用地表压强Ps、对流层顶压强Ptrop、云顶压强Ptop、光学厚度τ和多层云标识FML按照以下判定条件对云层进行粗分类：(1)满足ΔPtop>0.6和τ>12则判定该像元为垂直扩展云；(2)满足ΔPtop>0.6、τ<12和FML≥2则判定该像元为多层云像元；(3)均不满足(1)(2)的像元则初步判定为普通单...
【专利技术属性】
技术研发人员：王虹霞，许小剑，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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