遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除

遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第1页研究動機雲霧―地物判釋永遠痛台灣為多雲區中大太遙中心接收SPOT衛星要二個月才有完全乾淨影像中巴衛星要一年才有完全乾淨影像！！薄雲霧不易偵測性及對地物判釋影響(ex.NDVI)國內外學術界針對雲霧偵測及校正研究不多商業軟體当前無雲霧處理功效無雲遮蔽薄雲遮蔽厚雲遮蔽遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第2页研究目标1.雲霧偵測技術研進及偵測結果檢核

(1)修改運用前人偵測技術方法

(2)引入活用IHS概念，進行雲霧偵測。

(3)檢核兩者之偵測結果，並歸納分析出兩者偵測效果最正确 雲霧種類。2.雲霧去除技術研進和無雲影像之產出

(1)厚雲霧个别縷空引入活用影像鑲嵌(mosaic)之技術

(2)薄雲霧个别引入活用IHS概念，還原透明雲霧底下地物光譜值(optional)。3.自動化系統產出 將上述兩項技術撰寫為自動化系統。遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第3页1999.3.71999.3.20影像鑲嵌1999.3.71999.3.20遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第4页文獻回顧1.雲霧偵測2.雲霧干擾去除3.RGB系統和IHS系統間之轉換及應用遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第5页文獻回顧1.雲霧偵測(1)曾忠一(1988)大氣衛星遙測學GMS紅外雲圖(3.7μm)與可見光雲圖(0.7μm)搭配較亮可見光和較冷(較亮)紅外光表示低雲上卷雲。較亮可見光和較暖(較暗)紅外光表示低雲但無卷雲。較暗可見光和較冷紅外光表示卷雲。較暗可見光和較暖紅外光表示晴天情況。對吾人而言有助於了解各種雲霧之光譜特征遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第6页(曾忠一，大氣衛星遙測學，1988，p.277)遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第7页文獻回顧1.雲霧偵測(2)Gao()

雲霧對NDVI影響—0.66和0.86μmAVIRIS(AirborneVisibleInfraredImagingSpectrometer)利用感應波長範圍0.4μm到2.4μm之間224個波段高光譜資料影像價格昂貴，台灣使用普遍率不高近紅外光段1.38μm波段最能成功監測出薄卷雲存在遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第8页文獻回顧(Gao，)遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第9页文獻回顧2.雲霧干擾去除(1)Vincent(1973);Rowanetal(1974); Chavez(1975)dark-objectsubtractionmethod假設影像中有黑體，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程度和波長有絕對相關性，所以要對影像每個波段進行個別處理後人多以此法為基礎衍生大氣輻射校正新方法假設過於簡單遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第10页文獻回顧2.雲霧干擾去除(2)Chavez(1989)LandsatTM-5stand-alonemethod找一個波段影像當做訓練樣區，再從裡頭黑體部份挑選五種不一样程度大氣狀況，由此建立「relativescatteringmodel」，如此其它波段影像就能够套用此模式求出適合之霧DN值。去除掉霧DN值後，再轉換為地表反射值(surfacereflectance)，此值即為從衛星影像計算得來估計值，再和從地面實測地表反射值比較。遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第11页文獻回顧2.雲霧干擾去除(3)Gao()

AVIRIS對卷雲較敏感1.38μm波段和0.66μm波段，兩者回歸，從回歸資料中發現，無論是否有卷雲覆蓋，1.38μm和0.66μm波段回歸斜率皆相同，僅截距不一样而已，所以可在X方向調整0.66μm反射值，即可將雲霧影響去除。遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第12页文獻回顧3.RGB系統和IHS系統間之轉換及應用

(1)RGB系統

建立在直角座標系基礎上每種顏色以紅、綠和藍光譜分量呈現。主要應用於螢幕展示RBG遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第13页文獻回顧3.RGB系統和IHS系統間之轉換及應用感知式(perceptual)色彩系統，也就是依照人類對色彩感知瞭解，分成亮度(Intensity)、色相(Hue)及飽和度(Saturation)。對於模擬人類判釋含有很好效果(李麗芬，1995)亮度：顏色光亮強度，值域為0(黑)到1(白)。飽和度：顏色純度，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代表藍色，360則又回到原點紅色，即一 個圓，也就是說，色彩色相是紅、綠及藍三個顏 色相對百分比。遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第14页文獻回顧(Buchanan，1979)遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第15页文獻回顧3.RGB系統和IHS系統間之轉換及應用(1)李麗芬(1995)將錄影攝像系統(VideoImagingSystem)所攝得影像和SPOT影像由RGB系統轉為IHS系統將兩者之影像進行監督性和非監督性分類，並和地真資料比較以I和H二波段分類之結果較IHS三波段分類之結果佳，顯示S波段加入，可能使分類精度降低？其它原因干擾之緣故，如雲霧？遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第16页文獻回顧3.RGB系統和IHS系統間之轉換及應用(2)Tseng,D.C.andChangC.H.(1994)將RGB影像轉換為IHS影像後，進行影像分割，此為初步分類再用區域擴張法解決過度分割問題找出性質相信但被其它原因干擾而呈現不一樣光譜反應物體，並除去干擾(ex.太陽光照射下花)可應用於去除影像中陰影个别、擷取彩色文件、擷取地圖上不一样顏色資訊遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第17页範例普通光下強光下陰影下遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第18页Theory(concept)厚雲霧判釋薄雲霧判釋factorfactormaskingdigginginformationGuidingGuiding光譜特征分析及演算、IHS分析preprocessingprocessingpostprocessing研究架構Mosaic遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第19页研究方法1.

雲霧偵測多時段監測(雲移動、影移動)單時段監測2.

雲霧干擾去除厚雲霧薄雲霧遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第20页研究方法1.

雲霧偵測多時段監測(雲移動、影移動)

利用兩張以上影像，在短時間之內會移動(光譜產生變化，如IHS產生變化)，就是雲二十分鐘前二十分鐘後建物薄雲遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第21页研究方法單時段監測僅有一張影像厚雲霧利用雲和陰影間之關係(空間特徵)厚雲有雲影反射值極低之區域圍著反射值極高之區域反射值極高之區域並未被反射值極低之區域包圍遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第22页研究方法單時段監測薄雲霧利用本身組織和光譜與地物差異。如假設雲會造成原当地物IHS系統中saturation和intensity改變，但hue變化則不大(即「摻入白色」概念)摻入白色or遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第23页研究方法2.

雲霧干擾去除厚雲霧locatingcutting(利用IMAGINE8.X之ModelMaker功效)Mosaic(利用IMAGINE8.X之Mosaic功效)薄雲霧經由IHS三者調整，去除薄雲霧，還原地物(optional)遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第24页總結文獻回顧方面氣象衛星偵測雲霧研究很多当前尋找到資源衛星偵測雲或去雲霧研究極少，主要以LandsatTM為主，SPOT未見IHS見於影像分類判釋之應用中，但未見於雲霧應用聚焦整理各種雲霧光譜特征文獻演算法之整理及測試決定對象—何種雲霧？決定材料—何種衛星？遥测影像中云雾的侦测及云雾干扰之去除第25页引用文獻Buchanan,M.D.(1979)Effectiveutilizationofcolorinmultidimensionaldata presentation,ProceedingsoftheSocietyofPhoto-OpticalEngineers,199：9-19.Gao,B.C.andLi,R.R.()QuantitativeimprovementintheestimatesofNDVIvaluesfromremotelysenseddatabycorrectingthincirrusscatteringeffects,RemoteSensingofEnvironment,74:494-502.Chavez,P.S.,Jr.(1975)Atmospheric,solar,andMTFcorrectionsforERTSdigitalimagery,ProceedingsoftheAmericanSocietyofPhotogrammetryFallTechnicalMeeting,Phoenix,Arizona,p.69.Chavez,P.S.,Jr.(1989)RadiometriccalibrationofLandsatThematicMappermultispectralimages,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.an