第34卷，第7期 2014年7月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
航空摄影过程中云的实时自动检测
高贤君，方幼川，郑顺义，杨元维武汉大学通感信息工程学院，湖北武汉430079
Vol. 34 ,No. 7 -pp1909-1913
July，2014
摘要云的存在严重影响遥感影像质量。在航空影像的获取过程中，实时的云检测能够及时提供准确的云遮挡比例以评价影像质量，进而指导飞行方案以获取满足质量要求的影像。采用光谱特征阅值的方法，通过分析云光谱的特性，选取能够有效检测云的亮度特征1和归一化差值特征P进行组合。为实现自动检测，在一维Otsu自动值和带限定条件0tsu图值的基础上，设计广國值的分级配置策略为云特征配置合适的自动阅值，策略的主要思想是：首先采用多级分类标准对影像进行无云、薄云、厚云的类别判定，再对不同类别的影像采取不同的特征曾值配置方案，其中厚云影像的检测需要进一步分类配置值。该策略实现了有云情况下能准确检测云、无云情况下检测不到云的应用目标。再结合选择性自动后处理方案，真正做到云的自动、高效、准确的检测。通过与不同方法的检测结果对比分析，表明该方法的检测效率高，精度满足实时质量评定的要求，通用性强。
关键词航空影像；云光谱特征；自动闻值；阅值分级配置策略；实时云检测
中图分类号：TP751
文献标识码：A
引言
D0I: 10., 3964 /j. issn. 1000-0593 (2014 )07-1909-05
以子图为计算单位，并需要足够的样本训练以获取可靠的云特征区间才能保证分类精度」，计算量大，不利于实时处理。云在频率域上主要集中在低频区域，通过小波变换门等
航空影像在成像过程中，由于受天气影响，会存在云遭挡。云的存在严重影响了影像质量和视觉解译效果，不同厚度的云层遮挡会造成地物信息的严重丢失或干扰，影响地物判读、测绘产品生产等后续工序。传统的云检测是在飞机降落后才进行，这样不能及时发现飞行漏洞、关键地区云遮挡等题，若再重新补飞则会受到空管、天气等限制。实时准确的云检测，可在机上实时获取影像中云遮挡比例来及时评价影像质量，并及时对质量差的地区执行补飞重指，以保证每次飞行都能获取满足要求的影像，避免因问题发现不及时所引起的成本、效率等问题。因此，实现机上快速准确的云检测具有重要的实际应用意义。
云检测方法众多，主要有利用云在可见光、热红外等波段具有的光谱特征、云与下垫面地物的纹理特征差异、云的低频率特性等，2]，结合阅值法、统计分析法、聚类法、神经网络法等进行检测3。其中光谱特征法中结合阅值法的检测应用较广，多以像素为单位，算法简单、效率高，适合大数据量的处理，但是存在阅值敏感问题。纹理特征法中常用分形维数和角二阶矩，云层纹理粗、细节少，其分形维数偏小，角二阶矩偏大，是纹理特征检测法的主要依据6]，常
收稿日期：2013-07-02，修订日期：2014-01-15
方法获取影像的低频数值区域可确定云区，但会受到低频信息的干扰，常用多层小波法排除干扰8]，但会增大计算量，导致效率低下。
实际应用中，云的检测应综合遥感影像的数据特点和应用场景等因素选择合适的算法。本工作处理航空影像，仅获取可见光波段数据，综合分析选用光谱特征自动值法原理才能满足机上实时检测要求快速、准确、自动的要求。
实验部分 1
采用光谱特征阅值原理实现自动检测有两个关键部分
一是选取合适的光谱特征，二是设计能自动赋予这些特征合适值的方法，
1.1云特征的选取
航空影像中云覆盖区域的亮度值一般比无云区域高，清晰度比无云区域差，因此亮度特征是光谱特征检测法中常用的参量。但单采用亮度特征来检测云，不合适的國值会号起误判或漏判问题：阅值偏低导致下垫面中亮度偏高的地物如裸地、高反射率地物等被误判为云；阅值偏高会造成部分
基金项目：国家科技支撑计划项目（2011BAH12B02），国家自然科学基金项目（41171357）资助
作者简介：高贤君，女，1986年生，武汉大学遥感信息工程学院博士研究生
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