趙少帥，楊磊庫(kù)，陳興峰，王涵，盧曉峰

(1.河南理工大學(xué) 測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院，河南 焦作 454003；2.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所 國(guó)家環(huán)境保護(hù)衛(wèi)星遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101)

0 引言

中國(guó)高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)建設(shè)是具備高空間分辨率、高時(shí)間分辨率、高光譜分辨率、高精度觀測(cè)能力的自主、先進(jìn)的對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)[1]。高分四號(hào)衛(wèi)星是該項(xiàng)目中唯一一顆地球同步軌道衛(wèi)星，該星具有可見(jiàn)光50 m空間分辨率、中波紅外400 m空間分辨率的能力(表1)。高時(shí)間和空間分辨率使得高分四號(hào)衛(wèi)星廣泛應(yīng)用于資源、農(nóng)業(yè)和防災(zāi)減災(zāi)等領(lǐng)域，該星數(shù)據(jù)還可以在大氣環(huán)境領(lǐng)域用以反演高時(shí)空分辨率的氣溶膠產(chǎn)品，這對(duì)于監(jiān)測(cè)生命周期短、空間變化性大的大氣氣溶膠十分有利。高時(shí)空分辨率的氣溶膠產(chǎn)品可以為大氣污染防控、政策研究提供有力支撐。針對(duì)高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的光譜特征和高空間分辨率特征，采用區(qū)域直方圖統(tǒng)計(jì)的方法確定適合的閾值，并針對(duì)不同下墊面進(jìn)行測(cè)試，以驗(yàn)證算法的可行性。

表1 高分四號(hào)衛(wèi)星有效載荷技術(shù)指標(biāo)

使用遙感數(shù)據(jù)獲取地球空間信息已成為一種重要而便捷的手段。但許多傳感器獲取的遙感影像中都存在云層遮擋的問(wèn)題[2]，這嚴(yán)重影響了利用遙感數(shù)據(jù)對(duì)其他地氣參數(shù)的提取[3]。尤其是在氣溶膠反演過(guò)程中，準(zhǔn)確的云檢測(cè)是保證反演精度的關(guān)鍵一步[4]。作為影像后處理、空間信息提取的關(guān)鍵步驟[5]，針對(duì)云檢測(cè)的方法前人做了大量研究[6]。

在高分四號(hào)衛(wèi)星氣溶膠反演過(guò)程中，考慮提高輻射數(shù)據(jù)信噪比需要一定大小窗口內(nèi)的像元進(jìn)行聯(lián)合反演。第一，在這個(gè)過(guò)程中，碎云、云邊緣、薄云等不容易被識(shí)別的像元會(huì)引入誤差進(jìn)而降低反演精度；第二，未識(shí)別的云邊緣和碎云等會(huì)被誤識(shí)別是污染嚴(yán)重的氣溶膠，給環(huán)境監(jiān)測(cè)和區(qū)域環(huán)境評(píng)價(jià)帶來(lái)干擾。通常云檢測(cè)常用的是基于云光譜特征的閾值法。云層的平均反射率為50%～55%，對(duì)于厚云可達(dá)90%以上[7]。因此，大多數(shù)云檢測(cè)算法是基于可見(jiàn)光和紅外(IR)光譜反射率閾值或者是不同波段反射率的組合閾值。例如，ISCCP(international satellite cloud climatology project)法[8]，該方法使用可見(jiàn)光波段(0.6 μm)與紅外波段(11 μm)的輻射值數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)出晴空無(wú)云像元對(duì)應(yīng)的輻射值變化范圍進(jìn)而確定適合的閾值用于進(jìn)行云檢測(cè)。APOLLO(AVHRR processing scheme overclouds land and ocean)方法[9]使用像元的亮溫和多個(gè)波段反射率的組合閾值進(jìn)行云檢測(cè)，同樣的原理也被用于中分辨率成像光譜輻射計(jì)(moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS)的云檢測(cè)[4，10-13]。上述基于光譜特征的閾值法在進(jìn)行云檢測(cè)時(shí)對(duì)厚云十分有效，但是同時(shí)也存在一定的缺陷。例如，在云邊緣和碎云區(qū)域存在一定的漏識(shí)別[14]現(xiàn)象。針對(duì)高時(shí)間分辨率的衛(wèi)星數(shù)據(jù)也有基于序列圖像法的自動(dòng)云檢測(cè)算法，如胡昌苗等[15]開(kāi)發(fā)的針對(duì)高分四號(hào)靜止軌道衛(wèi)星數(shù)據(jù)的自動(dòng)云檢測(cè)算法。其主要利用高分四號(hào)衛(wèi)星的“凝視”功能，對(duì)災(zāi)害等熱點(diǎn)地區(qū)可以連續(xù)成像，利用序列圖像上云的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行云的識(shí)別。該算法的云識(shí)別精度高，特別是在邊界、薄云區(qū)域。但其受限于序列圖像的構(gòu)建，不適用于大范圍、隨機(jī)影像的云識(shí)別，這就限制了該算法應(yīng)用于氣溶膠光學(xué)厚度反演時(shí)影像的云識(shí)別。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)小水滴和小冰晶“相聚”在一起便形成了肉眼可見(jiàn)的云。而這個(gè)“相聚”的過(guò)程高度不穩(wěn)定[16]，導(dǎo)致云在衛(wèi)星影像上表現(xiàn)出相對(duì)于植被、土壤、水體和氣溶膠等其他介質(zhì)更高度的空間不均一性。依據(jù)此原理，Martins等[16]提出了一種基于云空間變化特性的檢測(cè)方法。該方法是利用云的形成過(guò)程高度不穩(wěn)定導(dǎo)致云相對(duì)與地表、氣溶膠和霧霾等表現(xiàn)出更復(fù)雜的空間變化特性的原理進(jìn)行云的檢測(cè)。針對(duì)高空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)，云的空間變化特征會(huì)更容易識(shí)別，因此該方法能夠有效針對(duì)云邊緣和碎云等區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。該方法已成功應(yīng)用于MODIS[17]和地球靜止海洋彩色成像儀(geostationary ocean color imager，GOCI)[18]傳感器，都取得了很好的效果。但其在檢測(cè)厚云和薄云時(shí)有缺陷。厚云處于云的中間區(qū)域比較密集，空間變化性很小，因此使用云的空間變化性方法時(shí)厚云會(huì)被漏識(shí)別。同樣，薄云的空間變化特性幾乎和下墊面表現(xiàn)一致，因此云的空間變化特性方法也不適用于薄云。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了使用云的空間變化特性、光譜反射率特征閾值和HOT(haze-optimized transformation)薄云檢測(cè)[19]聯(lián)合的方法。

1 云檢測(cè)方法

針對(duì)云邊緣、碎云、厚云和薄云的不同特性，使用了云的空間變化特性、光譜反射率特征閾值和HOT薄云檢測(cè)聯(lián)合的方法。其中利用光譜反射率特征閾值對(duì)厚云進(jìn)行識(shí)別；利用云的空間變化特性對(duì)云邊緣和碎云進(jìn)行識(shí)別；利用HOT薄云檢測(cè)對(duì)薄云進(jìn)行識(shí)別。利用3種方法互補(bǔ)的特性，最終實(shí)現(xiàn)針對(duì)面對(duì)氣溶膠反演的高分四號(hào)影像的云檢測(cè)。具體流程如圖1所示。

圖1 云檢測(cè)流程圖

云檢測(cè)的具體步驟為：①首先對(duì)高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，即將影像的DN值轉(zhuǎn)換為表觀輻亮度，再通過(guò)計(jì)算得到藍(lán)、紅2個(gè)波段的表觀反射率；②分別利用藍(lán)波段計(jì)算影像的平均加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差，利用紅藍(lán)波段計(jì)算影像的HOT值；③根據(jù)各個(gè)閾值對(duì)影像進(jìn)行云檢測(cè)。

1.1 云的光譜反射率特性分析與閾值確定

有研究表明，在可見(jiàn)光光譜范圍內(nèi)，云相對(duì)于其他下墊面有更高的光譜反射率[20]，特別在云中間區(qū)域，這個(gè)特征更加明顯。因此可以通過(guò)云的高反射率光譜特征對(duì)厚云進(jìn)行識(shí)別，和使用云空間變化特征的方法形成互補(bǔ)。

研究表明，在可見(jiàn)光0.65 μm波段處，晴空數(shù)據(jù)一般具有較低的反射率，其值約為0～0.3，因此可見(jiàn)光0.65 μm波段是進(jìn)行云檢測(cè)的首選波段[21-22]。利用區(qū)域直方圖統(tǒng)計(jì)法共統(tǒng)計(jì)137幅分布在中國(guó)不同區(qū)域包含厚云情況的高分四號(hào)衛(wèi)星影像(2016年1—12月)。0.65 μm波段反射率統(tǒng)計(jì)果如圖2所示。圖2展示了用以區(qū)分云像元和非云像元閾值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該閾值為0.32，即反射率大于0.32時(shí)，該像元為云。這和前人研究結(jié)果比較一致。

圖2 0.65 μm反射率直方圖

只采用0.65 μm反射率閾值的云檢測(cè)結(jié)果如圖3所示，圖3(a)為高分四號(hào)衛(wèi)星真彩色影像，圖3(b)為對(duì)應(yīng)的云檢測(cè)結(jié)果。從圖中可以明顯看出，該方法在厚云區(qū)域有很好的識(shí)別效果，但在云的邊緣和碎云區(qū)域存在漏識(shí)別現(xiàn)象。

圖3 利用0.65 μm反射率閾值的云掩膜結(jié)果，閾值為0.32

1.2 云的空間變化特性分析與閾值確定

通過(guò)計(jì)算藍(lán)波段(0.47 μm)3×3共9個(gè)像素的平均加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差(mean weighted standard deviation，MSTD)[16](式(1))來(lái)描述云的空間變化特性，然后利用區(qū)域直方圖統(tǒng)計(jì)的方法確定適合高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的閾值進(jìn)行云的檢測(cè)[16]。

(1)

具體計(jì)算過(guò)程如圖4所示，根據(jù)式(1)計(jì)算以像元X為中心3×3窗口內(nèi)的平均加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差σ*，然后平移3個(gè)像素計(jì)算下一個(gè)窗口的σ*，以此類(lèi)推，計(jì)算整幅影像的平均加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差。針對(duì)高分四號(hào)衛(wèi)星影像，其可見(jiàn)光空間分辨率為50 m，因此最終云掩膜的空間分辨率也為50 m。

圖4 3×3 平均加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算示意圖

根據(jù)上述原理，統(tǒng)計(jì)了2016年1—12月，分布在中國(guó)不同區(qū)域的高分四號(hào)衛(wèi)星影像，這些影像包括了分布在亮地表(沙漠等)和暗地表(植被、水體等)區(qū)域在內(nèi)的不同形態(tài)云(薄云、厚云、碎云)的情況。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖5所示。圖5展示了用以區(qū)分云和非云像元閾值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該閾值為1.68E-4。即像元的平均加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差大于1.68E-4時(shí)，該像元判定為云。

圖5 0.47 μm波段3×3平均加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差直方圖

只采用云空間變化性閾值的云檢測(cè)結(jié)果如圖6所示，圖6(a)為高分四號(hào)衛(wèi)星真彩色影像，圖6(b)為對(duì)應(yīng)的云檢測(cè)結(jié)果。從圖中可以明顯看出，該方法在云邊緣和碎云區(qū)域有很好的識(shí)別效果，但是在厚云區(qū)域(云中間區(qū)域)，由于其空間變化性小，會(huì)漏識(shí)別該區(qū)域的云像元。

圖6 利用0.47μm計(jì)算得到的空間變異性閾值的云檢測(cè)結(jié)果，閾值為1.68E-4

1.3 薄云特性分析與HOT閾值確定

但是上述2個(gè)方法在薄云檢測(cè)方面都有一定的缺陷。為了解決這個(gè)問(wèn)題，使用Zhang等[19]的HOT檢測(cè)方法用于薄云的檢測(cè)。Zhang等利用在晴朗條件下，對(duì)于不同地表覆蓋類(lèi)型紅藍(lán)2個(gè)波段的光譜響應(yīng)有很好的相關(guān)性；但對(duì)于薄云的光譜響應(yīng)，不同的波長(zhǎng)對(duì)不同的云光學(xué)厚度有很大的不同。利用這個(gè)原理擬合出晴朗條件下紅藍(lán)波段表觀輻亮度(經(jīng)驗(yàn)證表觀反射率也具有同樣特性)的線性函數(shù)，即“晴空線”。利用HOT值表示在正交與晴空線方向偏離晴空線的程度，當(dāng)像素的HOT值達(dá)到一定程度該像元即可判定為云。HOT表達(dá)式為[19]：

HOT=Band1×sinθ-Band3×cosθ

(2)

式中：Band1、Band3分別是藍(lán)、紅波段的表觀輻亮度；θ為“晴空線”與橫軸(藍(lán)波段)的夾角。

針對(duì)高分四號(hào)數(shù)據(jù)，利用區(qū)域直方圖統(tǒng)計(jì)的方法，在中國(guó)不同區(qū)域共選取75幅包含薄云的影像(2016年1—12月)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其晴空線如圖7所示。

圖7 高分四號(hào)衛(wèi)星云檢測(cè)的紅藍(lán)波段相關(guān)性——“晴空線”

由“晴空線”方程得HOT表達(dá)式為：

HOT=0.93×ρB-0.36×ρR

(3)

式中：ρB為藍(lán)波段的表觀反射率；ρR為紅波段的表觀反射率。

根據(jù)HOT值的表達(dá)式統(tǒng)計(jì)HOT結(jié)果的直方圖如圖8所示。圖8展示了用以區(qū)分云與非云像元閾值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該閾值為0.097，即當(dāng)像元的HOT計(jì)算結(jié)果大于0.097時(shí)，該像元判定為云。

圖8 HOT計(jì)算結(jié)果直方圖

只采用HOT閾值的云檢測(cè)結(jié)果如圖9所示，圖9(a)為高分四號(hào)衛(wèi)星真彩色影像，圖9(b)為對(duì)應(yīng)的云檢測(cè)結(jié)果。從圖中可以明顯看出，該方對(duì)薄云有很好的識(shí)別效果。

圖9 利用HOT方法的云掩膜結(jié)果，閾值為0.097

2 云檢測(cè)結(jié)果及分析

根據(jù)圖1的云檢測(cè)流程，對(duì)不同地區(qū)的影像進(jìn)行云檢測(cè)測(cè)試，包括中國(guó)東部植被茂密(暗地表)區(qū)域，西部沙漠戈壁(亮地表)區(qū)域，為了更好地觀測(cè)檢測(cè)結(jié)果，選取4幅具有代表性的子影像進(jìn)行結(jié)果展示，見(jiàn)圖10。

圖10(a)、圖10(b)為植被茂密(暗地表)區(qū)域云檢測(cè)結(jié)果，從圖中可以看出對(duì)應(yīng)厚云、碎云和薄云都有很好的識(shí)別效果，但對(duì)于透明云，其檢測(cè)精度較低，存在漏識(shí)別現(xiàn)象。圖10(c)、圖10(d)為沙漠戈壁(亮地表)區(qū)域云檢測(cè)結(jié)果，其檢測(cè)結(jié)果和植被茂密地區(qū)結(jié)果類(lèi)似，對(duì)厚云和薄云都能很好地進(jìn)行識(shí)別，同樣對(duì)透明云識(shí)別效果較差，存在漏識(shí)別現(xiàn)象。從圖10(d)中可以很好地看出，針對(duì)高空間分辨率的高分四號(hào)衛(wèi)星影像，基于云的空間變化性方法在云邊緣區(qū)域有很好的識(shí)別效果。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)云識(shí)別效果，針對(duì)不同影像，對(duì)每幅影像隨機(jī)選取50個(gè)樣本點(diǎn)，逐個(gè)像元進(jìn)行人工檢視統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，云像元檢測(cè)精度達(dá)到大約95%。通過(guò)目視對(duì)比及隨機(jī)樣本點(diǎn)的逐點(diǎn)對(duì)照分析，其結(jié)果表明，本文使用的方法可行，其檢測(cè)結(jié)果可信度較高。

圖10 真彩色影像及對(duì)應(yīng)的云檢測(cè)結(jié)果

3 結(jié)束語(yǔ)

本文詳細(xì)闡述了高分四號(hào)衛(wèi)星遙感影像云檢測(cè)過(guò)程。通過(guò)對(duì)云的物理特性及光譜特性分析，選取了有效的波段組合及穩(wěn)定的閾值，并基于高分四號(hào)衛(wèi)星影像高空間分辨率的特性，利用云高的空間變化，實(shí)現(xiàn)了不同地表情況下的云檢測(cè)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了初步的分析，其結(jié)論如下：

①通過(guò)對(duì)去云影像的分析可以看出，所選擇的云檢測(cè)特征波段、波段組合及閾值是可靠的，其基于云空間變化特性的檢測(cè)方法，能夠有效地提升云邊緣檢測(cè)效果，適合用于大范圍，業(yè)務(wù)化的云檢測(cè)，從而提高國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星影像利用率，為利用高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行氣溶膠光學(xué)厚度反演提供高精度云掩膜產(chǎn)品。

②在對(duì)去云影像進(jìn)行精度分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)該算法對(duì)于厚云、碎云以及云邊緣檢測(cè)效果較好，但對(duì)于薄云和透明云，檢測(cè)效果還不是特別理想。另外，對(duì)于冰雪像元也會(huì)誤識(shí)別為云，這對(duì)于利用在可見(jiàn)光近紅外只有4個(gè)波段的高分四號(hào)傳感器來(lái)說(shuō)，對(duì)高反射率的云和冰雪進(jìn)行區(qū)分還存在困難。但通常來(lái)說(shuō)，冰雪區(qū)域的氣溶膠反演很困難，即使MODIS氣溶膠產(chǎn)品在冰雪區(qū)域也大量缺失，故高分四號(hào)氣溶膠反演系統(tǒng)暫不在冰雪區(qū)域反演氣溶膠，冰雪區(qū)域允許和云歸為一類(lèi)。

在評(píng)價(jià)云檢測(cè)精度方面，現(xiàn)存的大多數(shù)方法是通過(guò)在去云影像上選取隨機(jī)點(diǎn)，經(jīng)目視解譯后統(tǒng)計(jì)精度，最終評(píng)價(jià)檢測(cè)結(jié)果的。但是在判斷檢測(cè)結(jié)果的真實(shí)性方面，仍是現(xiàn)階段研究的難點(diǎn)，需進(jìn)一步研究。