【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于遙感影像，特別是涉及一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法。
技術介紹
1、遙感影像信噪比(signal?to?noise?ratio，snr)是一種常用的影像質量評價參數，反映了遙感成像系統的輻射性能，體現了成像器件的抗干擾能力，是衡量傳感器成像質量和輻射性能的重要指標，也是決定目標能否被探測的一個重要因素，信噪比越大影像質量越好。影像數據中的噪聲主要是加性噪聲，同等水平的噪聲對不同信號強度的影像影響不同，一般對弱信號影像的影響強于強信號影像。準確地估計遙感影像的噪聲水平，可以為后續數據處理算法提供先驗參數。
2、信噪比評價的實質就是提取影像數據中的信號均值與背景標準偏差。常用的遙感影像信噪比評價算法為方差法，即選擇一個影像區域，計算像元dn值的均值和標準差，給出信噪比。這種方法與選擇的影像數據區域密切相關，難以保證數據的均勻性和穩定性，得到的snr結果不確定較大。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，本方法引入了地面典型樣本偽不變定標場數據作為限制條件，并采用多重判據對信噪比進行比較分析驗證，該信噪比評價方法具有較高的可靠性和全面性。
2、為解決上述技術問題，本專利技術是通過以下技術方案實現的：
3、本專利技術為一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，包括以下步驟：
4、s1：根據灰度值(dn)對遙感影像數據進行分段分組，構建遙感
5、s2：參考遙感影像dn值分組數據集{groupdn}，根據傳感器設計指標和輻射傳輸模型，結合輻射定標先驗知識，構建地表反射率分組數據集{groupreflectance}；
6、s3：根據地表反射率分組數據，進行典型樣本分類設計和選取，構建典型樣本分組數據集{groupsamples}；
7、s4：根據地表反射率分組數據集和典型樣本分組數據集選擇地面偽不變定標場，構建初選的偽不變定標場數據集{allpics0}；
8、s5：用高定標精度的影像數據評估偽不變定標場數據的均勻性和穩定性，得到優化的偽不變定標場數據集{allpics1}；
9、s6：針對偽不變定標場地面目標，采用現有數據篩選和編程獲取數據相結合的方式，收集數據、構建遙感影像數據集{allimages0}；
10、s7：在遙感影像數據集{allimages0}基礎上,引入大氣參數、太陽高度角參數以及觀測幾何參數，按照設定閾值，再次篩選數據，得到優化的遙感影像數據集{allimages1}；
11、s8：在遙感影像數據集{allimages1}基礎上，按照偽不變定標場數據集{allpics1}地理范圍，根據影像數據空間幾何關系提取用于計算snr的影像區域，構建遙感影像數據子塊集{allimagetiles0}；
12、s9：在遙感影像數據子塊集{allimagetiles0}基礎上進一步評估遙感影像數據的空間均勻性，優化影像數據子塊集及其范圍，得到優化的遙感影像數據子塊集{allimagetiles1}；
13、s10：計算遙感影像數據子塊集{allimagetiles1}的snr，獲得遙感影像子塊信噪比數據集{allsnrs}；
14、s11：對相同傳感器影像數據snr進行分析和驗證，以影像數據子塊的灰度均值為自變量，分析snr隨灰度值的變化規律；
15、s12：對相同傳感器時間序列影像數據snr進行分析，檢測傳感器性能的變化趨勢，驗證snr的可靠性；
16、s13：對不同傳感器影像數據snr進行分析和驗證，綜合評價不同傳感器之間的snr性能優劣。
17、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s1中按照灰度值(dn)對遙感影像數據進行分段分組時，分段分組設計覆蓋傳感器snr設計指標范圍，并包括dn值的低端和高端部分；對于包含多個波段的影像數據，分波段單獨處理。
18、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s2中構建地表反射率分組數據集時，典型的反射率分組可設置為5-10％，20％，30％，40％，50％，60％。
19、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s3中典型樣本分組數據集設計和選取時，選擇人工靶標及均勻性好的穩定的湖水、沙漠以及草原來充當目標并作為典型樣本。
20、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s5中偽不變定標場數據集{allpics1}按照如下方式存儲：
21、pics1id，中心位置，定標場范圍(*.shp)，重點目標范圍(*.shp)，反射率，…
22、pics1id，中心位置，定標場范圍(*.shp)，重點目標范圍(*.shp)，反射率，…
23、…。
24、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s6中對于現有數據篩選，以給定的偽不變定標場范圍、云量參數以及季節特征作為約束條件查詢，收集得到現有的定標場數據；對于編程數據獲取，需要根據傳感器過境時間預報參數，按照地面偽不變場目標的地理坐標，再綜合考慮太陽高度角、觀測角度以及氣象因素，安排傳感器獲取數據任務。
25、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s10中影像數據子塊的灰度均值為mean，影像數據子塊的標準差為stddev，snr的計算公式為：
26、
27、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s11中在同一臺傳感器主要成像狀態參數沒有改變的情況下，選擇一個在一年之內的統計時間段，以影像數據子塊的灰度均值為自變量分析snr隨灰度值的變化規律。
28、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s12中在同一臺傳感器主要成像狀態參數沒有改變的情況下，比較每個年度獲取的snr數據檢測傳感器性能的變化趨勢。
29、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述s13中對不同傳感器影像數據開展snr分析和驗證時，利用輻射傳輸模型把影像數據換算到大氣表觀反射率的基礎上分析snr變化規律并橫向比較分析snr。
30、本專利技術具有以下有益效果：
31、(1)構建了地面典型樣本偽不變定標場數據庫，保障了用于評價的遙感影像數據的可用性，提升了信噪比評價的可靠性；
32、(2)采用了大氣參數篩選、影像數據空間均勻性評估等多種數據優選策略，進一步改善了用于信噪比評價的影像數據集；
33、(3)通過snr數據集的時間序列分析、交叉比較分析等，再次對snr進行互相驗證，保障了信噪比評價的可靠性。
34、同時與現有技術相比，本專利技術提出的snr評價方法，可以具有如下用途：
35、(1)分析不同成像狀態參數下獲取的影像數據的snr差別；
36、(2)分析不同相對輻射校正產品之間的snr的優劣；
37、(3)分析時間序列影像數據的snr，縱向比較傳感器性能是否本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S1中按照灰度值(DN)對遙感影像數據進行分段分組時，分段分組設計覆蓋傳感器SNR設計指標范圍，并包括DN值的低端和高端部分，對于包含多個波段的影像數據，分波段單獨處理。
3.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S2中構建地表反射率分組數據集時，典型的反射率分組可設置為5-10％，20％，30％，40％，50％，60％。
4.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S3中典型樣本分組數據集設計和選取時，選擇人工靶標、湖水、沙漠以及草原來充當目標并作為典型樣本。
5.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S5中偽不變定標場數據集{AllPICS1}按照如下方式存儲：
6.根據權利要求1所述的一
7.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S10中影像數據子塊的灰度均值為mean，影像數據子塊的標準差為stddev，SNR的計算公式為：
8.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S11中在同一臺傳感器主要成像狀態參數沒有改變的情況下，選擇一個在一年之內的統計時間段，以影像數據子塊的灰度均值為自變量分析SNR隨灰度值的變化規律。
9.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S12中在同一臺傳感器主要成像狀態參數沒有改變的情況下，比較每個年度獲取的SNR數據檢測傳感器性能的變化趨勢。
10.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述S13中對不同傳感器影像數據開展SNR分析和驗證時，利用輻射傳輸模型把影像數據換算到大氣表觀反射率的基礎上分析SNR變化規律并橫向比較分析SNR。
...【技術特征摘要】
1.一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述s1中按照灰度值(dn)對遙感影像數據進行分段分組時，分段分組設計覆蓋傳感器snr設計指標范圍，并包括dn值的低端和高端部分，對于包含多個波段的影像數據，分波段單獨處理。
3.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述s2中構建地表反射率分組數據集時，典型的反射率分組可設置為5-10％，20％，30％，40％，50％，60％。
4.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述s3中典型樣本分組數據集設計和選取時，選擇人工靶標、湖水、沙漠以及草原來充當目標并作為典型樣本。
5.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述s5中偽不變定標場數據集{allpics1}按照如下方式存儲：
6.根據權利要求1所述的一種顧及本底噪聲影響的遙感影像數據信噪比綜合評價方法，其特征在于，所述s6中對于現有數據篩選，以給定的偽不變定標場范圍、云量參數以及季節特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙利平，謝俊峰，竇顯輝，莫凡，張方旭，李洪墨，呂鑫，
申請(專利權)人：自然資源部國土衛星遙感應用中心，
類型：發明
國別省市：
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