国产高分辨率卫星影像云检测北大核心CSCD

针对高分辨率卫星影像在云检测过程中存在少云影像难以检测、云过渡区域检测不理想和类云地物难以去除的问题,提出一种联合阈值分割云检测算法和基于梯度的类云地物去除算法。首先,对影像进行梯度增强,以提高云与其他地物的光谱差异;其次,根据有云影像直方图呈现U形的特征,将影像分为有云和无云影像;然后,通过联合阈值分割方法检测云区域,并利用云区域内波谱特征验证云检测的正确性;最后,根据云与类云地物边缘梯度的差异性去除类云地物。选用高分一号、资源三号和天绘一号进行实验,并与大津法、树状结构法和目视解译结果进行对比。实验结果表明,所提出算法普适性强,不仅能够准确地检测多云影像,而且对于少云影像也具有较高的准确率,其检测效果优于大津法和树状结构法。