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文档简介

T/CARSAXXXXX—202X

ICS37.040

V00/09

团体标准

T/CARSAXXXXX—202X

高分卫星遥感产品真实性检验云检测

Validationofthehigh-resolutionsatelliteremotesensingproducts-clouddetection

(征求意见稿)

XXXX-XX-XX发布中国遥感应用协会发布XXXX-XX-XX实施

T/CARSAXXXXX—202X

高分卫星遥感产品真实性检验云检测

1范围

本文件规定了高分卫星遥感云检测检测产品真实性检验的检验目标、参考对象、基本要求、评价指

标和检验方法,给出了云检测产品真实性检验的普适性(一般性)规范和原则。

本文件适用于高分卫星遥感云检测产品的普适性真实性检验。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,

仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本

文件。

GB/T36296-2018遥感产品真实性检验导则

GB/T39468-2020陆地定量遥感产品真实性检验通用方法

GB/T35222-2017地面气象观测规范云

3术语和定义

GB/T36296-2018、GB/T39468-2020和GB/T35222-2017界定的以及下列术语和定义适用于本标准。

3.1

云cloud

悬浮在大气中的大量微小水滴或冰晶或两者混合的可见聚合体,有时也包含一些较大的雨滴、冰粒

和雪晶,其底部不接触地面。

[GB/T36299—2018,定义2.1]

3.2

云量cloudamount

云遮蔽天空视野的成数。

[GB/T36299—2018,定义2.2]

3.3

厚云thickcloud

因云层较厚,导致在光学遥感影像中,地表地物被云层完全遮挡,无法识别地物信息的云区域。

3.4

云检测clouddetection

为降低厚云对地物识别或反演的影响,采用目视判读或计算机自动解译方法检测云层位置、云量和

云阴影的预处理步骤。

3.5

I

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云检测产品clouddetectionproducts

通过遥感方式获取并被生产出来,基于云检测结果标记光学影像中受云影响的像素,以实现厚云像

元识别的产物,是通过一定的算法判断像元是否有云并得到置信度的应用结果。也称为云掩模产品。

4基本要求

云检测产品真实性检验应符合GB/T36296-2018第7章的规定,同时:

a)参考对象应与待检云检测产品空间分辨率一致或更高,对应于相同日期相近时刻的同一区域,时

间误差不超过10分钟,并已知其数据质量;

b)参考对象应包含高低不同云量的典型区域;

c)参考对象应首选地面观测数据进行云检测产品的真实性检验,宜选择与待检云检测产品分辨率相

近或者更高、观测角度一致、精度更高的产品。在没有地面测量数据时,可选用人工判读数据作为参考

对象。当选用光学遥感影像进行人工判读时至少应包括红绿蓝波段。

d)参考对象需包含待检产品的不同时空范围的数据。当样本对象数小于待检对象的10%时,对所

有样本进行比较验证;当样本对象数大于待检对象的10%时,根据实际计算要求且满足统计上的意义,

采用GB/T39468-2020中4.3规定的随机抽样方法进行验证比较。

5检验方法

5.1检验方法选择

根据云量分布异质性、地面观测点数量和待检云检测产品的时空尺度,选择真实性检验方法:

a)当地面观测点数量大于30,空间分布均匀,观测时刻与待检云检测产品原始图像成像时间相同时,

应采用地面观测检验法。

b)当检验区无合适的地面观测数据时,但是有同时段相近空间分辨率的云检测产品时,应采用交叉

检验法;

c)当检验区无合适的地面观测数据或有效的云检测产品时,应采用人工判读法。

5.2地面观测检验法

在研究区内筛选有云量观测的气象站点,并获取产品成像时刻的云量数据。当气象站点数量不够

30时,随机增加站点,并参考GB/T35222-2017中4.2确定的云量观测方法,获得补充地面站点的云测

量数据。对所有云量进行等级划分,获得像元尺度上的相对真值,对云检测检测产品进行真实性检验。

地面观测检验法的主要操作流程见图1。

地面站云量数据

待检云掩膜产品

云量等级划分

选取有云及无云

样本

准确度评价

2

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图1地面观测检验法的主要操作流程

地面观测检验法的具体操作步骤如下:

a)云量测量:通过遥感观测时刻对应的地面站记录的云量数据。地面站云量调查记录样表见附录

A。

b)云量等级划分:选取一定的阈值,进行云量等级划分,标准如下:

1)无云:云量小于0.2;

2)部分云:云量在0.2-0.8之间;

3)完全云:云量大于0.8

c)验证样本选择:选取无云、完全云的地面站位置对应的像元作为待检测对象,确保待检测对象

有相应的观测数据,当地面站气象观测数据较少时,可直接对所有对象进行比较验证。

d)准确度评价:在获取像元尺度的相对真值后,利用GB/T36296-2018中6.1规定的云检测检测

产品的准确度。

5.3人工判读检验法

采用目视解译等人工影像判读的方式,勾取云检测检测产品对应的多光谱影像的云区域作为相对真

值,对云检测检测产品进行真实性检验的方法。人工判读检验法的主要操作流程见图2。

确定勾取精度

待检云掩膜产品

影像云区域勾取

选取有云及无云

样本

准确度评价

图2影像判读检验法的主要操作流程

人工判读检验法的具体操作步骤如下:

a)云区域提取:在多光谱影像中勾取云区域,勾绘准则为:云边界模糊区域勾绘精度小于3像元,

云边界清晰区域勾绘精度小于1像元。得到影像云区域的相对真值。

b)样本选择:当待检云检测检测产品像元或对象数较少时,可直接对所有像元或对象进行比较验

证;当像元数较多时,为了不进行大量的数据计算,且满足统计上的意义,采用GB/T39468-2020中

4.3规定的随机抽样方法进行验证比较。

c)准确度评价:在获取像元尺度的相对真值后,利用GB/T36296-2018中6.1规定的准确度评价

指标定量表达云检测检测产品的准确度。

5.4交叉检验法

利用同时段已检云检测产品,对待检云检测产品进行真实性检验的方法。交叉检验法的主要操作流

3

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程见图3。

待检云掩膜产品已检云掩膜产品

空间一致性?空间尺度转换

时间一致性?否时间一致性转换

样本选择准确度评价

图3交叉检验法的主要操作流程

交叉检验法的具体操作步骤如下:

a)空间一致性判断:当待检云检测检测产品与已检产品空间分辨率不一致时,对已检云检测检测

产品进行空间尺度转换,使已检产品与待检产品在空间尺度上保持一致。

b)时间一致性判断:根据云的时间变率特点,选用与待检云检测检测产品同一天且时间较为一致

(10分钟以内)的已检产品,根据风速、风向预测云的移动轨迹,基于轨迹预测扩展时间尺度获得与

待检产品时间一致的产品。

c)样本选择:当待检云检测产品像元或对象数较少时,可直接对所有像元或对象进行比较验证;

当像元数较多时,为了不进行大量的数据计算,且满足统计上的意义,采用GB/T39468-2020中4.3规

定的随机抽样方法进行验证比较。

d)准确度评价:在获取像元尺度的相对真值后,利用GB/T36296-2018中6.1规定的准确度评价

指标定量表达云检测产品的准确度。

5.5精度评价指标

用统计特征值表达待检云检测产品与参考对象之间一致程度的指标,利用GB/T36296-2018中6.1

规定的准确度、不确定度评价指标定量表达云检测产品的准确度。

准确度评价指标包括:

a)误差矩阵

b)总体分类精度

不确定度评价指标包括:

c)虚警率

d)漏警率

评价指标及计算方法参见附录B。

6真实性检验报告

真实性检验报告是对真实性检验过程的记录,可为云检测产品的质量分析与控制提供依据,也是遥

云检测产品能够被正确使用的前提。当待检云检测产品真实性检验完成后,应出具真实性检验报告。

6.1封面信息

真实性检验报告封面应包括以下基本内容:

4

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a)检验报告编号;

b)检验报告名称;

c)检验负责人;

d)检验核对人;

e)检验签发人;

f)检验单位;

g)送检单位;

h)检验时间。

6.2正文信息

a)待检云检测产品特征;

b)参考对象特征;

c)检验方法;

d)准确度、不确定度评价。

6.3检验报告信息简表

云检测产品检验报告简表编制参见GB/T36296-2018附录D。检验报告格式见附录C。

5

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附录A

(资料性)

云量调查记录表

表A.1地面云量调查记录表

观测地点:省(市)县经纬度:

周围环境:海拔高度:

观测仪器:观测方位:

测量日期测量时间总云量云状照片编号测量人员

*注:

1总云量:全天无云,总云量记0;天空完全为云所遮蔽,记10;天空完全为云所遮蔽,但只要从

云隙中可见蓝天,则记10-;云占全天十分之一,总云量记1;云占全天十分之二,总云量记2,其余

6

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依次类推。天空有少许云,其量不到天空的十分之零点五时,总云量记0。

2.云状:分为高云、中云、低云。

3.观测仪器是指天空成像仪、鱼眼相机、数码相机或者人眼等。

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附录B

(资料性)

准确度评价指标及计算方法

B.1误差矩阵errormatrix

分类精度评价的一种标准形式,是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的

比较阵列,如表A.1。P为样本总数,nij为分类中为i类而参考类别中属于j类的样本数目,Pi+为分

类所得到的第i类的总和,P+j为实际观测的第j类的总和。

表B.1误差矩阵表

分类数据类型

实测数据类型实测总和

有云无云

有云n11n21P+1

无云n12n22P+2

分类总和P1+P2+P

B.2总体分类精度overallaccuracy

表示对每一个随机样本,所分类的结果与地面所对应区域的实际类型相一致的概率,符号为pc,由

式(A.1)表示。k代表类别的数量。

k

nii

p=i=1

cP

不确定度度评价指标及计算方法

B.3虚警率falsealarm

表示把无云像元误分为有云像元的概率,符号为Pfa。

B.4漏警率missingalarm

表示把有云像元误分为无云像元的概率,符号为Pta。

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附录C

(资料性附录)

检验报告样表

数值型

产品名称产品类型数据来源(传感器)

类别型

地理参考

空间分辨率获取时间

待检遥

空间范围经度纬度

感产品

特征描

述光谱分辨率光谱范围

观测几何

产品生产算

类型测量数据已检遥感产品其他指标

对象精度

参考对

象特征空间特征

描述

时间特征

光谱特征

角度特征

像元尺度相对真

直接检验值获取方法

不确定性分析

空间一致性是否

空间尺度转换方

检验方

法特征间

交不确定性分析

描述接

叉检时间一致性是否

验法时间一致性转换

方法

不确定性分析

光谱一致性是否

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(续)

光谱一致性转换方

不确定性分析

交叉

角度一致性是否

间检验法

接角度一致性转换方

检验方

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