Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (3): 55-62    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.03.08
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
结合图像特征的支持向量机高分一号云检测
栗旭升1(), 刘玉锋2(), 陈冬花2,3, 刘赛赛4, 李虎2,3
1.新疆农业大学草业与环境学院,乌鲁木齐 830052
2.滁州学院计算机与信息工程学院,滁州 239000
3.安徽师范大学地理与旅游学院,芜湖 241000
4.新疆师范大学地理科学与旅游学院,乌鲁木齐 830001
Cloud detection based on support vector machine with image features for GF-1 data
LI Xusheng1(), LIU Yufeng2(), CHEN Donghua2,3, LIU Saisai4, LI Hu2,3
1. College of Grass Industry and Environment, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China
2. College of Computer and Information Engineering, Chuzhou University, Chuzhou 239000, China
3. College of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241000, China
4. College of Geography and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830001, China
全文: PDF(4531 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对高分一号8 m空间分辨率多光谱数据应用中云层影响信息提取精度与影像利用率等问题,提出了一种结合影像光谱特征与纹理特征的支持向量机云检测方法。基于高分一号8 m数据,利用灰度共生矩阵提取其纹理特征,以云与地物的光谱特征和纹理特征构造特征向量,采用支持向量机方法对高分一号数据进行云检测。研究表明,该方法对各类云层检测的查准率与查全率均分别保持在99.2%和93.9%以上,错误率控制在1.1%以下,明显优于利用传统支持向量机与最大似然值法的云检测算法,说明该方法能够很好地检测出影像中的云层,且由于结合了图像纹理及光谱特征,理论上具有一定的普适性。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
栗旭升
刘玉锋
陈冬花
刘赛赛
李虎
关键词 云检测支持向量机特征提取高分一号    
Abstract

In the GF-1 image data applications, applying cloud layers influences accuracy of information extraction and image utilization rate, to tackling this problem, this paper proposes a support vector machine cloud detection method combining image spectral features and texture features. For GF-1 data, the method of the gray-level co-occurrence matrix is used to extract those texture features. Spectral characteristics of clouds and ground and texture characteristics serve as feature vector, and support vector machine (SVM) is used to conduct cloud detection to GF-1 data. Studies have shown that the precision and recall of this method for all kinds of cloud detection are above 99.2% and 93.9%, and the error rate is below 1.1%, which is obviously better than the cloud detection algorithm using traditional support vector machine and maximum likelihood value, and it combines the image texture and spectral characteristics, and thus it has certain universality in theory.

Key wordscloud detection    support vector machine    feature extraction    GF-1
收稿日期: 2019-05-07      出版日期: 2020-10-09
:  TP79  
基金资助:高分专项省(自治区)域产业化应用项目“农情监测卫星综合应用及产业化应用示范”(76-Y40G05-9001-15/18)
通讯作者: 刘玉锋
作者简介: 栗旭升(1992-),男,硕士研究生,主要从事生态遥感与国产高分卫星应用方面的研究。Email: saintlxs@foxmail.com
引用本文:   
栗旭升, 刘玉锋, 陈冬花, 刘赛赛, 李虎. 结合图像特征的支持向量机高分一号云检测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 55-62.
LI Xusheng, LIU Yufeng, CHEN Donghua, LIU Saisai, LI Hu. Cloud detection based on support vector machine with image features for GF-1 data. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(3): 55-62.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.03.08      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I3/55
参数 参数值
波段范围/μm 0.45~0.52
0.52~0.59
0.63~0.69
0.77~0.89
空间分辨率/m 8
幅宽/km 60(2台相机组合)
重访周期(侧摆时)/d 4
覆盖周期(不侧摆)/d 41
Tab.1  高分一号卫星8 m传感器参数
编号 相机 中心经纬度 影像获取日期
1 PMS1 E81.2°,N44.4° 2015/07/24
2 PMS2 E80.9°,N44.6° 2015/07/04
3 PMS2 E117.5°,N29.7° 2014/01/06
4 PMS2 E117.8°,N30.8° 2014/01/06
5 PMS2 E118.0°,N31.4° 2014/01/06
6 PMS1 E118.4°,N30.0° 2016/01/14
7 PMS1 E116.4°,N30.0° 2014/02/20
8 PMS1 E116.6°,N30.5° 2013/09/19
9 PMS1 E118.0°,N32.2° 2013/07/08
10 PMS1 E117.7°,N31.9° 2018/07/12
11 PMS1 E117.7°,N30.3° 2015/08/22
Tab.2  样本数据
Fig.1  云层与地物样本示例
编号 相机 中心经纬度 影像获取日期
1 PMS1 E116.7°,N30.6° 2015/10/01
2 PMS2 E117.9°,N30.2° 2014/04/14
3 PMS2 E118.0°,N30.2° 2014/10/06
4 PMS1 E116.0°,N30.7° 2015/09/07
Tab.3  验证数据
Fig.2  验证数据
Fig.3  云层与各地物的均值和方差
Fig.4  基于灰度共生矩阵的纹理特征
Fig.5  线性和非线性分类器示意图
Fig.6  分类器训练进度
云层类型 衡量指标 最大似
然值法
传统支持
向量机法
本文
方法
平均
指标
层云 PR 95.5 97.9 99.2 97.5
RR 69.7 85.9 97.8 84.5
ER 9.2 3.2 1.1 4.5
卷云 PR 97.5 97.8 99.5 98.3
RR 58.1 79.8 96.3 78.1
ER 8.4 4.3 0.7 4.5
积云 PR 99.2 98.9 99.8 99.3
RR 87.6 89.5 93.9 90.3
ER 1.7 2.2 0.5 1.5
点状云 PR 99.6 99.7 99.8 99.7
RR 80.8 90.2 95.6 88.9
ER 1.2 4.2 0.6 2.0
Tab.4  不同云检测方法精度对比
Fig.7  不同方法检测结果
[1] 刘紫涵, 吴艳兰. 遥感图像云检测方法研究进展[J]. 国土资源遥感, 2017,29(4):6-12.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.04.02.
Liu Z H, Wu Y L. A review of cloud detection methods in remote sensing images[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2017,29(4):6-12.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.04.02.
[2] 陈曦东, 张肖, 刘良云, 等. 增强型多时相云检测[J]. 遥感学报, 2019,23(2):280-290.
Chen X D, Zhang X, Liu L Y, et al. Enhanced multi-temporal cloud detection algorithm for optical remote sensing images[J]. Journal of Remote Sensing, 2019,23(2):280-290.
[3] 王奎, 张荣, 尹东, 等. 基于边缘特征和AdaBoost分类的遥感影像云检测[J]. 遥感技术与应用, 2013,28(2):263-268.
Wang K, Zhang R, Yin D, et al. Cloud detection for remote sensing image based on edge features and AdaBoost classifier[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2013,28(2):263-268.
[4] Wilson M J, Oreopoulos L. Enhancing a simple MODIS cloud mask algorithm for the Landsat data continuity mission[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2013,51(2):723-731.
doi: 10.1109/TGRS.2012.2203823
[5] 丁海燕, 马灵玲, 李子扬, 等. 基于分形维数的全色影像云雪自动识别方法[J]. 遥感技术与应用, 2013,28(1):52-57.
Ding H Y, Ma L L, Li Z Y, et al. Automatic identification of cloud and snow based on fractal dimension[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2013,28(1):52-57.
[6] Hughes M, Daniel H. Automated detection of cloud and cloud shadow in single-date Landsat imagery using neural networks and spatial post-processing[J]. Remote Sensing, 2014,6(6):4907-4926.
doi: 10.3390/rs6064907
[7] Ricciardelli E, Romano F, Cuomo V. Physical and statistical approaches for cloud identification usingmeteosat second generation-spinning enhanced visible and infrared imager data[J]. Remote Sensing of Environment, 2008,112(6):2741-2760.
doi: 10.1016/j.rse.2008.01.015
[8] 陈前, 吴俣, 叶菁菁, 等. 面向城市区域的遥感影像云检测方法[J]. 遥感信息, 2018,33(5):57-61.
Chen Q, Wu Y, Ye J J, et al. Cloud detection method for remote sensing image in urban area[J]. Remote Sensing Information, 2018,33(5):57-61.
[9] 云雅, 夏勇, 张锦水, 等. 采用单时相法的高分一号数据云/阴影检测[J]. 遥感信息, 2017,32(4):35-40.
Yun Y, Xia Y, Zhang J S, et al. Cloud and cloud shadow detection in GF-1 imagery using single-date method[J]. Remote Sensing Information, 2017,32(4):35-40.
[10] 陈振炜, 张过, 宁津生, 等. 资源三号测绘卫星自动云检测[J]. 测绘学报, 2015,44(3):292-300.
doi: 10.11947/j.AGCS.2015.20130384
Chen Z W, Zhang G, Ning J S, et al. An automatic cloud detection method for ZY-3 satellite[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015,44(3):292-300.
doi: 10.11947/j.AGCS.2015.20130384
[11] 徐启恒, 黄滢冰, 陈洋. 结合超像素和卷积神经网络的国产高分辨率遥感影像云检测方法[J].测绘通报, 2019(1):50-55.
Xu Q H, Huang Y B, Chen Y. Cloud detection for Chinese high resolution remote sensing imagery using combining superpixel with convolution neural network[J].Bulletin of Surveying and Mapping 2019(1):50-55.
[12] Irish R R, Barker J L, Goward S N, et al. Characterization of the Landsat-7 ETM+ automated cloud-cover assessment (ACCA) algorithm[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2006,72(10):1179-1188.
doi: 10.14358/PERS.72.10.1179
[13] Zhu Z, Woodcock C E. Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2012,118(6):83-94.
doi: 10.1016/j.rse.2011.10.028
[14] Clausi D A, Deng H. Design-based texture feature fusion using Gabor filters and co-occurrence probabilities[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2005,14(7):925-936.
pmid: 16028556
[15] Cortes C, Vapnik V. Support-vector networks[J]. Machine Learning, 1995,20(3):273-297.
[16] Cristianini N, Shawe-Taylo J. An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods[M]. Cambridge,U.K.:Cambridge Univ.Press, 2000: 9-22.
[1] 赵晓伟, 黄杨, 汪永强, 储鼎. 基于无人机多光谱数据的玉米苗株估算[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 106-114.
[2] 曲海成, 王雅萱, 申磊. 多感受野特征与空谱注意力结合的高光谱图像超分辨率算法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 43-52.
[3] 冯东东, 张志华, 石浩月. 基于多元数据的省会城市城中村精细提取[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 272-278.
[4] 张祝鸿, 王保云, 孙玉梅, 李才东, 孙显辰, 张玲莉. 结合笔画宽度变换与几何特征集的高分一号遥感图像河流提取[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 54-62.
[5] 彭继达, 张春桂. 基于高分一号遥感影像的植被覆盖遥感监测——以厦门市为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 137-142.
[6] 高晨, 徐健, 高丹, 王莉莉, 王野乔. 基于GF-1与实测光谱数据鄱阳湖丰水期总悬浮物浓度反演[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 101-109.
[7] 刘义志, 赖华荣, 张丁旺, 刘飞鹏, 蒋小蕾, 曹庆安. 多特征混合核SVM模型的遥感影像变化检测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 16-21.
[8] 张兴航, 朱琳, 王威, 孟利山, 李小娟, 任应超. 基于对象的地裂缝分步提取方法研究与应用[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 87-94.
[9] 徐念旭, 田庆久, 申怀飞, 徐凯健. 基于微分变换的高光谱马尾松和杉木识别[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 28-32.
[10] 张康, 黑保琴, 李盛阳, 邵雨阳. 基于CNN模型的遥感图像复杂场景分类[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 49-55.
[11] 廖戬, 顾行发, 占玉林, 张雅洲, 任芯雨, 师帅一. 高分一号卫星影像谐波模型模拟方法研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 106-112.
[12] 王瑞军, 闫柏琨, 李名松, 董双发, 孙永彬, 汪冰. 甘肃红山地区重要控矿地质单元GF-1数据遥感解译与应用[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 162-170.
[13] 尹凌宇, 覃先林, 孙桂芬, 刘树超, 祖笑锋, 陈小中. 利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 95-101.
[14] 程洋, 唐建生, 苏春田, 杨杨, 罗飞. 高分一号数据在岩溶水文地质调查中的应用[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 58-66.
[15] 张策, 揭文辉, 付丽华, 魏本赞. 新疆新源县滑坡灾害遥感影像特征及分布规律[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 81-84.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发