遙測(cè)影像中云霧的偵測(cè)及云霧干擾之去除

遙測(cè)影像中雲(yún)霧的偵測(cè)及雲(yún)霧干擾之去除指導(dǎo)教授：朱子豪老師評(píng)閱教授：蔡博文老師評(píng)閱同學(xué)：張家豪學(xué)長報(bào)告學(xué)生：徐逸祥專題討論一研究動(dòng)機(jī)雲(yún)霧―地物判釋永遠(yuǎn)的痛臺(tái)灣為多雲(yún)區(qū)中大太遙中心接收SPOT衛(wèi)星要二個(gè)月才有完全乾淨(jìng)影像中巴衛(wèi)星要一年才有完全乾淨(jìng)影像?。”‰?yún)霧的不易偵測(cè)性及對(duì)地物判釋的影響(ex.NDVI)國內(nèi)外學(xué)術(shù)界針對(duì)雲(yún)霧偵測(cè)及校正的研究不多商業(yè)軟體目前無雲(yún)霧處理的功能無雲(yún)遮蔽薄雲(yún)遮蔽厚雲(yún)遮蔽研究目的1.雲(yún)霧偵測(cè)技術(shù)的研進(jìn)及偵測(cè)結(jié)果的檢核

(1)修改運(yùn)用前人的偵測(cè)技術(shù)方法

(2)引入活用IHS的概念，進(jìn)行雲(yún)霧偵測(cè)。

(3)檢核兩者之偵測(cè)結(jié)果，並歸納分析出兩者偵測(cè)效果最佳 的雲(yún)霧種類。2.雲(yún)霧去除技術(shù)的研進(jìn)和無雲(yún)影像之產(chǎn)出

(1)厚雲(yún)霧部分縷空引入活用影像鑲嵌(mosaic)之技術(shù)

(2)薄雲(yún)霧部分引入活用IHS的概念，還原透明雲(yún)霧底下地物的光譜值(optional)。3.自動(dòng)化系統(tǒng)的產(chǎn)出 將上述兩項(xiàng)技術(shù)撰寫為自動(dòng)化系統(tǒng)。1999.3.71999.3.20影像鑲嵌1999.3.71999.3.20文獻(xiàn)回顧1.雲(yún)霧的偵測(cè)2.雲(yún)霧干擾的去除3.RGB系統(tǒng)和IHS系統(tǒng)間之轉(zhuǎn)換及應(yīng)用文獻(xiàn)回顧1.雲(yún)霧的偵測(cè)(1)曾忠一(1988)大氣衛(wèi)星遙測(cè)學(xué)GMS紅外雲(yún)圖(3.7μm)與可見光雲(yún)圖(0.7μm)的搭配較亮的可見光和較冷(較亮)的紅外光表示低雲(yún)上的卷雲(yún)。較亮的可見光和較暖(較暗)的紅外光表示低雲(yún)但無卷雲(yún)。較暗的可見光和較冷的紅外光表示卷雲(yún)。較暗的可見光和較暖的紅外光表示晴天的情況。對(duì)吾人而言有助於了解各種雲(yún)霧之光譜特性(曾忠一，大氣衛(wèi)星遙測(cè)學(xué)，1988，p.277)文獻(xiàn)回顧1.雲(yún)霧的偵測(cè)(2)Gao(2000)

雲(yún)霧對(duì)NDVI的影響—0.66和0.86μmAVIRIS(AirborneVisibleInfraredImagingSpectrometer)的利用感應(yīng)波長範(fàn)圍0.4μm到2.4μm之間224個(gè)波段的高光譜資料影像價(jià)格昂貴，臺(tái)灣使用普遍率不高近紅外光段的1.38μm波段最能成功監(jiān)測(cè)出薄卷雲(yún)的存在文獻(xiàn)回顧(Gao，2000)文獻(xiàn)回顧2.雲(yún)霧干擾的去除(1)Vincent(1973);Rowanetal(1974); Chavez(1975)dark-objectsubtractionmethod假設(shè)影像中有黑體，此黑體之DN值(digitalnumber)即為大氣中粒子散射之值，再將影像DN值(digitalnumber)減去此最小值，即完成簡單之輻射校正散射的程度和波長有絕對(duì)相關(guān)性，因此要對(duì)影像的每個(gè)波段進(jìn)行個(gè)別處理後人多以此法為基礎(chǔ)衍生大氣輻射校正的新方法假設(shè)過於簡單文獻(xiàn)回顧2.雲(yún)霧干擾的去除(2)Chavez(1989)LandsatTM-5stand-alonemethod找一個(gè)波段的影像當(dāng)做訓(xùn)練樣區(qū)，再從裡頭的黑體部份挑選五種不同程度的大氣狀況，由此建立「relativescatteringmodel」，如此其它波段的影像就可以套用此模式求出適合之霧的DN值。去除掉霧的DN值後，再轉(zhuǎn)換為地表反射值(surfacereflectance)，此值即為從衛(wèi)星影像計(jì)算得來的估計(jì)值，再和從地面實(shí)測(cè)的地表反射值比較。文獻(xiàn)回顧2.雲(yún)霧干擾的去除(3)Gao(2000)

AVIRIS對(duì)卷雲(yún)較敏感的1.38μm波段和0.66μm波段，兩者回歸，從回歸的資料中發(fā)現(xiàn)，無論是否有卷雲(yún)覆蓋，1.38μm和0.66μm波段回歸的斜率皆相同，僅截距不同而已，因此可在X方向調(diào)整0.66μm的反射值，即可將雲(yún)霧的影響去除。文獻(xiàn)回顧3.RGB系統(tǒng)和IHS系統(tǒng)間之轉(zhuǎn)換及應(yīng)用

(1)RGB系統(tǒng)

建立在直角座標(biāo)系的基礎(chǔ)上每種顏色以紅、綠和藍(lán)的光譜分量呈現(xiàn)。主要應(yīng)用於螢?zāi)徽故綬BG文獻(xiàn)回顧3.RGB系統(tǒng)和IHS系統(tǒng)間之轉(zhuǎn)換及應(yīng)用感知式(perceptual)的色彩系統(tǒng)，也就是依照人類對(duì)色彩感知的瞭解，分成亮度(Intensity)、色相(Hue)及飽和度(Saturation)。對(duì)於模擬人類判釋具有很好的效果(李麗芬，1995)亮度：顏色的光亮強(qiáng)度，值域?yàn)?(黑)到1(白)。飽和度：顏色的純度，值域亦為0到1。色相：將顏色以0到360來表示，0代表紅色，120代表綠 色，240代表藍(lán)色，360則又回到原點(diǎn)紅色，即一 個(gè)圓，也就是說，色彩的色相是紅、綠及藍(lán)三個(gè)顏 色相對(duì)的比例。文獻(xiàn)回顧(Buchanan，1979)文獻(xiàn)回顧3.RGB系統(tǒng)和IHS系統(tǒng)間之轉(zhuǎn)換及應(yīng)用(1)李麗芬(1995)將錄影攝像系統(tǒng)(VideoImagingSystem)所攝得的影像和SPOT影像由RGB系統(tǒng)轉(zhuǎn)為IHS系統(tǒng)將兩者之影像進(jìn)行監(jiān)督性和非監(jiān)督性分類，並和地真資料比較以I和H二波段分類之結(jié)果較IHS三波段分類之結(jié)果佳，顯示S波段的加入，可能使分類精度降低？其它因素干擾之緣故，如雲(yún)霧？文獻(xiàn)回顧3.RGB系統(tǒng)和IHS系統(tǒng)間之轉(zhuǎn)換及應(yīng)用(2)Tseng,D.C.andChangC.H.(1994)將RGB影像轉(zhuǎn)換為IHS影像後，進(jìn)行影像分割，此為初步分類再用區(qū)域擴(kuò)張法解決過度分割的問題找出性質(zhì)相信但被其它因素干擾而呈現(xiàn)不一樣光譜反應(yīng)的物體，並除去干擾(ex.太陽光照射下的花)可應(yīng)用於去除影像中的陰影部分、擷取彩色文件、擷取地圖上不同顏色的資訊範(fàn)例一般光下強(qiáng)光下陰影下Theory(concept)厚雲(yún)霧判釋薄雲(yún)霧判釋factorfactormaskingdigginginformationGuidingGuiding光譜特性分析及演算、IHS分析preprocessingprocessingpostprocessing研究架構(gòu)Mosaic研究方法1.

雲(yún)霧的偵測(cè)多時(shí)段監(jiān)測(cè)(雲(yún)移動(dòng)、影移動(dòng))單時(shí)段監(jiān)測(cè)2.

雲(yún)霧干擾的去除厚雲(yún)霧薄雲(yún)霧研究方法1.

雲(yún)霧的偵測(cè)多時(shí)段監(jiān)測(cè)(雲(yún)移動(dòng)、影移動(dòng))

利用兩張以上的影像，在短時(shí)間之內(nèi)會(huì)移動(dòng)(光譜產(chǎn)生變化，如IHS產(chǎn)生變化)的，就是雲(yún)二十分鐘前二十分鐘後建物薄雲(yún)研究方法單時(shí)段監(jiān)測(cè)僅有一張影像厚雲(yún)霧利用雲(yún)和陰影間之關(guān)係(空間特徵)厚雲(yún)有雲(yún)影反射值極低之區(qū)域圍著反射值極高之區(qū)域反射值極高之區(qū)域並未被反射值極低之區(qū)域包圍研究方法單時(shí)段監(jiān)測(cè)薄雲(yún)霧利用本身的組織和光譜與地物的差異。如假設(shè)雲(yún)會(huì)造成原本地物IHS系統(tǒng)中的saturation和intensity改變，但hue變化則不大(即「摻入白色」的概念)摻入白色or研究方法2.

雲(yún)霧干擾的去除厚雲(yún)霧locatingcutting(利用IMAGINE8.X之ModelMaker功能)Mosaic(利用IMAGINE8.X之Mosaic功能)薄雲(yún)霧經(jīng)由IHS三者的調(diào)整，去除薄雲(yún)霧，還原地物(optional)總結(jié)文獻(xiàn)回顧方面氣象衛(wèi)星偵測(cè)雲(yún)霧的研究很多目前尋找到資源衛(wèi)星偵測(cè)雲(yún)或去雲(yún)霧的研究極少，主要以LandsatTM為主，SPOT未見IHS見於影像分類判釋之應(yīng)用中，但未見於雲(yún)霧的應(yīng)用聚焦整理各種雲(yún)霧的光譜特性文獻(xiàn)演算法之整理及測(cè)試決定對(duì)象—何種雲(yún)霧？決定材料—何種衛(wèi)星？引用文獻(xiàn)Buchanan,M.D.(1979)Effectiveutilizationofcolorinmultidimensionaldata presentation,ProceedingsoftheSocietyofPhoto-OpticalEngineers,199：9-19.Gao,B.C.andLi,R.R.(2000)QuantitativeimprovementintheestimatesofNDVIvaluesfromremotelysenseddatabycorrectingthincirrusscatteringeffects,RemoteSensingofEnvironment,74:494-502.Chavez,P.S.,Jr.(1975)Atmospheric,solar,andMTFcorrectionsforERTSdigitalimagery,ProceedingsoftheAmericanSocietyofPhotogrammetryFallTechnicalMeeting,Phoenix,Arizona,p.69.Chavez,P.S.,Jr.(1989)RadiometriccalibrationofLandsatThematicMapper

multispectralimages,PhotogrammetricEngineeringandRemoteSensing,55(9)：1285-1294.ConracCorp.,ConracDivision.(1980)RasterGraphicsHandbook.Covina, California：ConracCorp.Rowan,L.C.,Wetlaufer,P.H.,Goetz,A.F.H.,Billingsley,F.C.andStewart,J.H.(1974)DiscriminationofrocktypesanddetectionofhydrothermallyalteredareasinSouth-CentralNevadabytheuseofcomputer-enhancedERTSimages,U.S.GeologicalSurveyProfessionalPaper,883：p.35.引用文獻(xiàn)Vincent,R.K.(1973)Spectralratioimagingmethodsforgeologicalremotesensingfromaircraftandsatellites,ProceedingsoftheAmericanSocietyofPhotogrammetry,ManagementandUtilizationofRemoteSensingDataConference,SiouxFalls,SouthDakota,pp.377-397.Zhang,Y.,Guindon,B.andCihlar,J.(2002)AnimagetransformtocharacterizeandcompensateforspatialvariationsinthincloudcontaminationofLandsatimages,