一種基于Landsat8衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Landsat8衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法，屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域，該方法可以自動(dòng)從Landsat8衛(wèi)星圖像中構(gòu)建積云的幾何形狀和消光系數(shù)。首先，利用云和地表在可見(jiàn)光圖像和長(zhǎng)波紅外圖像中的差異將圖像像素區(qū)分為積云和地表兩類(lèi)；其次，利用積云的溫度和高度的線性關(guān)系計(jì)算云頂高度，進(jìn)而估計(jì)云底高度；然后，利用雙向反射函數(shù)計(jì)算云的光學(xué)厚度，進(jìn)而計(jì)算云的消光系數(shù)；最后，優(yōu)化云的形狀，在云的內(nèi)部進(jìn)行采樣，形成云的粒子模型并進(jìn)行繪制。本發(fā)明引入遙感理論指導(dǎo)積云場(chǎng)景的構(gòu)建，能夠有效的提高積云場(chǎng)景的真實(shí)性和逼真度；建模過(guò)程完全自動(dòng)，效率較高。
【專(zhuān)利說(shuō)明】-種基于Landsat8衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域，特別云建模領(lǐng)域，具體涉及一種基于LandsatS衛(wèi) 星圖像建模積云場(chǎng)景的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 云作為一種常見(jiàn)的自然現(xiàn)象，其形狀千變?nèi)f化，形成、發(fā)展和消散的過(guò)程極其復(fù) 雜，云的建模一直是具有挑戰(zhàn)性的工作。經(jīng)典的云建模方法大體分為兩類(lèi)，即基于過(guò)程的方 法和基于物理仿真的方法。前者主要利用分形理論和噪聲紋理等手段建模云的形狀，能夠 構(gòu)建逼真的云，但是建模過(guò)程依賴(lài)頻繁的參數(shù)調(diào)整。為了減少甚至避免參數(shù)設(shè)定，研究人員 開(kāi)始嘗試基于物理仿真的方法，即通過(guò)模擬簡(jiǎn)化的流體運(yùn)動(dòng)方程來(lái)仿真云的生成過(guò)程。基 于物理的方法通過(guò)設(shè)定初始邊界條件能夠建模時(shí)域連續(xù)的云。然而，由于初始邊界條件和 最終的云形狀成高度非線性關(guān)系，期望構(gòu)建滿意的云形狀仍然需要多次調(diào)整參數(shù)。因此，這 兩類(lèi)經(jīng)典的方不適合用于構(gòu)建包含幾百朵甚至上千朵的云場(chǎng)景，而主要用于構(gòu)建單朵云或 小規(guī)模的場(chǎng)景。
[0003] 相比于經(jīng)典的云建模方法，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法由于數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的多尺度以及真實(shí) 性，逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。與云建模有關(guān)的數(shù)據(jù)大體分為三類(lèi)，即自然圖像、衛(wèi)星云圖和 數(shù)值模擬數(shù)據(jù)。在利用自然圖像建模云方面，Dobashi等人首先從單幅圖像建模多種類(lèi)型 的云。隨后，Yuan等人提出了一個(gè)簡(jiǎn)化的單散射模型，并借助該模型逆向求解積云的三維 形狀。與自然圖像不同，衛(wèi)星云圖和數(shù)值模擬數(shù)據(jù)常常被用于構(gòu)建大尺度的云系。對(duì)于衛(wèi) 星云圖，Dobashi等人首先利用一個(gè)簡(jiǎn)化的模型模擬大尺度的颶風(fēng)。近年來(lái)，Yuan等人提 出利用遙感理論從低分辨率衛(wèi)星圖像中估計(jì)云參數(shù)，從而構(gòu)建大尺度云系的三維形狀。然 而，他們的方法不適用于積云的建模。一方面是因?yàn)榈头直媛市l(wèi)星圖像很難記錄積云的信 息，另一方面是因?yàn)樵摲椒ㄒ蕾?lài)于參數(shù)設(shè)定，導(dǎo)致幾何厚度的誤差過(guò)大，甚至超過(guò)了積云的 典型大小。
[0004] 2013年2月，由美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局和美國(guó)國(guó)家航空航天局共同發(fā)射的Landsat8開(kāi)始 提供高分辨率的衛(wèi)星圖像，涉及從可見(jiàn)光到長(zhǎng)波紅外的11個(gè)波段，空間分辨率從1〇〇米到 15米。這些高分辨率的衛(wèi)星圖像為積云場(chǎng)景的構(gòu)建提供了可能。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于LandsatS衛(wèi)星 圖像的積云場(chǎng)景建模方法，能夠從可見(jiàn)光圖像和長(zhǎng)波紅外圖像中，構(gòu)建積云的幾何形狀和 消光系數(shù)。在此基礎(chǔ)上，優(yōu)化云的形狀，形成云的粒子模型并進(jìn)行繪制。實(shí)驗(yàn)表明，本發(fā)明 提出的方法能夠快速、自動(dòng)地從衛(wèi)星圖像中構(gòu)建逼真的積云場(chǎng)景，提高了建模效率。
[0006] 本發(fā)明解決上述的技術(shù)問(wèn)題采用的技術(shù)方案為：一種基于Landsat8衛(wèi)星圖像建 模積云場(chǎng)景的方法，實(shí)現(xiàn)步驟如下：
[0007] 步驟（1)、云地分離，利用云和地表像素在不同波段圖像中的特征，結(jié)合閾值方法 將圖像像素分為積云像素和地表像素，并利用邊緣檢測(cè)算子，提取連通的積云區(qū)域；
[0008] 步驟（2)、形狀估計(jì)，利用溫度的局部均勻性計(jì)算積云區(qū)域的地表溫度，利用長(zhǎng)波 紅外圖像的溫度、地表溫度和溫度垂直遞減率估計(jì)云頂高度。在假設(shè)積云底水平的基礎(chǔ)上， 將積云區(qū)域邊界像素的云頂高度的平均值作為云底高度；
[0009] 步驟（3)、消光系數(shù)計(jì)算，利用可見(jiàn)光圖像的反照率，結(jié)合可見(jiàn)光波段的雙向反射 函數(shù)計(jì)算云的光學(xué)厚度。利用步驟（2)得到的云頂高度和云底高度計(jì)算云的幾何厚度，進(jìn) 而在假設(shè)積云垂直均勻的基礎(chǔ)上利用光學(xué)厚度和幾何厚度估計(jì)積云的消光系數(shù)；
[0010] 步驟（4)、粒子采樣及繪制，利用步驟（2)得到的云頂高度和云底高度構(gòu)建云的初 始距離場(chǎng)，并形成初始消光系數(shù)體。擾動(dòng)初始距離場(chǎng)，形成云的形狀細(xì)節(jié)，并更新消光系數(shù) 體。利用消光系數(shù)體在云的內(nèi)部進(jìn)行采樣，形成云的粒子模型，并采用多次前向散射模型對(duì) 積云的粒子模型進(jìn)行繪制。最終實(shí)現(xiàn)與輸入衛(wèi)星圖像相似的建模結(jié)果。
[0011] 進(jìn)一步的，所述步驟（1)中云地分離的具體內(nèi)容如下：
[0012] 步驟（A1)、與地表相比，云的溫度較低，亮度較高，因此長(zhǎng)波紅外圖像的溫度取值 較小，可見(jiàn)光圖像的反照率取值較大。利用云和地表像素在溫度和反照率上的差異，通過(guò)設(shè) 定閾值，將圖像像素分割為云像素和地表像素；
[0013] 步驟（A2)、對(duì)于云像素，利用圖像邊緣檢測(cè)算子，得到若干連通的區(qū)域，每一個(gè)連 通區(qū)域視為一朵積云。
[0014] 進(jìn)一步的，所述步驟（2)中形狀估計(jì)的步驟具體如下：
[0015] 步驟（B1)、首先，利用溫度的局部均勻性計(jì)算積云區(qū)域的地表溫度；其次，利用長(zhǎng) 波紅外圖像的溫度和地表溫度的差以及溫度垂直遞減率估計(jì)云頂高度；
[0016] 步驟（B2)、假設(shè)積云底水平，計(jì)算當(dāng)前積云區(qū)域邊界像素的云頂高度的平均值，并 將其作為積云的云底高度。
[0017] 進(jìn)一步的，所述步驟（3)中消光系數(shù)計(jì)算的具體步驟如下：
[0018] 步驟（C1)、利用可見(jiàn)光圖像的反照率和可見(jiàn)光波段的雙向反射函數(shù)求解云的光學(xué) 厚度；
[0019] 步驟（C2)、利用步驟（2)得到的云頂高度和云底高度之差計(jì)算云的幾何厚度；假 設(shè)消光系數(shù)在垂直方向上分布均勻，并將光學(xué)厚度和幾何厚度的比值作為積云的消光系 數(shù)。
[0020] 進(jìn)一步的，所述步驟（4)中粒子采樣及繪制的具體步驟如下：
[0021] 步驟01)、利用步驟（2)得到的云頂高度和云底高度構(gòu)建云的初始距離場(chǎng)，并形 成初始消光系數(shù)體；
[0022] 步驟（D2)、通過(guò)在云的表面添加元球，擾動(dòng)云的距離場(chǎng)，形成云的形狀細(xì)節(jié)，并利 用最近鄰插值算法更新消光系數(shù)體；
[0023] 步驟（D3)、在消光系數(shù)為正的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處產(chǎn)生云粒子，其中，粒子的半徑正比于網(wǎng) 格間距，粒子的中心位置通過(guò)擾動(dòng)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的位置得到，粒子的消光系數(shù)等于該節(jié)點(diǎn)的消 光系數(shù)。最后，采用多次前向散射模型對(duì)積云的粒子模型進(jìn)行繪制。
[0024] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0025] 本發(fā)明以高分辨率衛(wèi)星云圖為輸入，將計(jì)算機(jī)圖像學(xué)技術(shù)和遙感理論有機(jī)融合， 實(shí)現(xiàn)基于可見(jiàn)光圖像和長(zhǎng)波紅外圖像的積云場(chǎng)景建模。與之前的建模方法相比，本發(fā)明的 方法是一種所見(jiàn)即所得的方法，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，完全自動(dòng)，建模效率高，適合于大規(guī)模虛擬場(chǎng)景 的構(gòu)建。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0026] 圖1為本發(fā)明的積云場(chǎng)景建模的流程示意圖；
[0027] 圖2為本發(fā)明的云地分離的結(jié)果圖，其中圖（a)為可見(jiàn)光圖像，圖（b)為分割結(jié) 果，白色為云，黑色為地表；
[0028] 圖3為本發(fā)明的粒子采樣的結(jié)果圖，其中圖（a)為初始表面，圖（b)為優(yōu)化后的表 面，圖（c)為粒子采樣的繪制效果圖；
[0029] 圖4為本發(fā)明的繪制效果圖，其中圖（a)俯視圖，圖（b)為平視圖，圖（c)為傍晚 的云繪制效果。

【具體實(shí)施方式】
[0030] 下面結(jié)合附圖與實(shí)例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述：
[0031] 本發(fā)明采用LandsatS衛(wèi)星提供的可見(jiàn)光圖像和長(zhǎng)波紅外圖像，這兩個(gè)圖像的波 段分別為〇? 63um- 0? 68um和10. 60um-ll. 20um，水平分辨率為30m和100m。長(zhǎng)波紅外圖像 記錄了云或地表的溫度，單位為開(kāi)爾文溫度K，記為T(mén);可見(jiàn)光圖像記錄了反照率，表示衛(wèi)星 接收到的輻射和太陽(yáng)入射的輻射的比率，無(wú)量綱，記為9?(圖2(a))。在這兩個(gè)波段衛(wèi)星圖 像的基礎(chǔ)上，如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施過(guò)程包括四個(gè)主要步驟：云地分離，利用可見(jiàn)光圖像 和長(zhǎng)波紅外圖像，并結(jié)合閾值方法提取圖像中的積云區(qū)域；形狀估計(jì)，利用長(zhǎng)波紅外圖像 的溫度估計(jì)云頂高度，進(jìn)而估計(jì)云底高度；消光系數(shù)計(jì)算，利用可見(jiàn)光圖像的反照率計(jì)算云 的光學(xué)厚度，進(jìn)而估計(jì)云的消光系數(shù)；粒子采樣及繪制，在每一朵云的內(nèi)部進(jìn)行采樣，形成 云的粒子模型，并對(duì)其進(jìn)行繪制。本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)如下：
[0032] 步驟一：云地分離，利用可見(jiàn)光圖像和長(zhǎng)波紅外圖像，并結(jié)合閾值方法提取圖像中 的積云區(qū)域：
[0033] 為了建模積云，首先需要將衛(wèi)星云圖中的積云區(qū)域和其他區(qū)域正確地分割開(kāi)來(lái)。 由于與地表相比，云的海拔較高，溫度較低，并且反照率較高，因此聯(lián)合采用長(zhǎng)波紅外圖像 和可見(jiàn)光圖像，標(biāo)記云像素。具體地，如果一個(gè)像素滿足下式則判定為云像素：
[0034] (1-識(shí))7'<( (1)
[0035] 其中G為閾值，在本發(fā)明中取值為220。
[0036] 當(dāng)衛(wèi)星云圖中的所有像素都被標(biāo)記為云像素或者地表像素后，得到一幅關(guān)于云掩 碼的二值圖像。進(jìn)一步，利用圖像邊緣檢測(cè)算子，形成若干連通的區(qū)域，并將每一個(gè)聯(lián)通區(qū) 域視為一朵積云。如圖2(b)所示，通過(guò)簡(jiǎn)單的閾值法，可以獲得較為精確的積云分割結(jié)果。
[0037] 步驟二：形狀估計(jì)，利用長(zhǎng)波紅外圖像的溫度估計(jì)云頂高度，進(jìn)而估計(jì)云底高度：
[0038] 由于積云的云體較厚，光學(xué)厚度較大，地表福射很難透過(guò)云體到達(dá)云頂，從而被衛(wèi) 星捕捉到，因此可以將長(zhǎng)波紅外圖像的溫度T視作云頂溫度，進(jìn)而估計(jì)云頂高度CTH。
[0039] 積云一般位于海拔10km以下的對(duì)流層，這里的溫度隨著海拔以大約6. 5K/km的速 度下降。利用該氣象學(xué)規(guī)律，結(jié)合地表溫度Tg，通過(guò)下面的公式可以求出云頂高度：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于LandSatS衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法，其特征在于該方法步驟如下： 步驟（1)、云地分離，利用可見(jiàn)光圖像和長(zhǎng)波紅外圖像，并結(jié)合閾值方法提取圖像中的 積云區(qū)域； 步驟（2)、形狀估計(jì)，利用長(zhǎng)波紅外圖像的溫度估計(jì)云頂高度，進(jìn)而估計(jì)云底高度； 步驟（3)、消光系數(shù)計(jì)算，利用可見(jiàn)光圖像的反照率計(jì)算云的光學(xué)厚度，進(jìn)而估計(jì)云的 消光系數(shù)； 步驟（4)、粒子采樣及繪制，在每一朵云的內(nèi)部進(jìn)行采樣，形成云的粒子模型，并對(duì)其進(jìn) 行繪制。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于LandSatS衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法，其特征在 于：所述步驟（1)中云地分離的具體內(nèi)容如下： 步驟（A1)、聯(lián)合使用可見(jiàn)光圖像中的反照率和長(zhǎng)波紅外圖像中的溫度數(shù)據(jù)，通過(guò)簡(jiǎn)單 的閾值法，將圖像像素分為兩類(lèi)，即云像素和地表像素； 步驟（A2)、對(duì)于云像素，利用圖像邊緣檢測(cè)算子，得到若干連通的區(qū)域，每一個(gè)連通區(qū) 域視為一朵積云。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于LandSatS衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法，其特征在于：所 述步驟（2)形狀估計(jì)的步驟具體如下： 步驟（B1)、對(duì)于云像素，利用長(zhǎng)波紅外圖像的溫度和海拔高度的線性關(guān)系估計(jì)云頂高 度； 步驟（B2)、在假設(shè)積云底水平的基礎(chǔ)上，將積云區(qū)域邊界像素的云頂高度的平均值作 為云底高度。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于LandSatS衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法，其特征在于：所 述步驟（3)中消光系數(shù)計(jì)算的步驟如下： 步驟（C1)、利用可見(jiàn)光圖像的反照率，結(jié)合可見(jiàn)光波段的雙向反射函數(shù)計(jì)算云的光學(xué) 厚度； 步驟（C2)、利用步驟（2)得到的云頂高度和云底高度計(jì)算云的幾何厚度，進(jìn)而在假設(shè) 積云垂直均勻的基礎(chǔ)上利用光學(xué)厚度和幾何厚度估計(jì)積云的消光系數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于LandSatS衛(wèi)星圖像建模積云場(chǎng)景的方法，其特征在于：所 述步驟（4)中粒子采樣及繪制的步驟如下： 步驟（D1)、利用步驟（2)得到的云頂高度和云底高度構(gòu)建云的初始距離場(chǎng)，并形成初 始消光系數(shù)體； 步驟（D2)、擾動(dòng)初始距離場(chǎng)，形成云的形狀細(xì)節(jié)，并更新消光系數(shù)體； 步驟（D3)、利用消光系數(shù)體在云的內(nèi)部進(jìn)行采樣，形成云的粒子模型，并采用多次前向 散射模型對(duì)積云的粒子模型進(jìn)行繪制。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104408770SQ201410725528
【公開(kāi)日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年12月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月3日
【發(fā)明者】梁曉輝, 袁春強(qiáng) 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)