遥感影像标准化评估方法、电子设备及存储介质
文献发布时间：2023-06-19 18:37:28
技术领域
本发明涉及遥感影像技术领域，具体涉及一种遥感影像标准化评估方法、电子设备及存储介质。
背景技术
随着遥感数据观测数据的获取范围不断扩大，对于数据的筛选和综合评估的需求也越来越大。过去的数据筛选大多为基于不同指标的一个筛选流程，缺乏一个综合型的标准化评估框架。
发明内容
鉴于上述技术问题，本发明提出一种遥感影像标准化评估方法、电子设备和存储介质，能够综合了大量的地面观测数据、遥感观测数据等作为参考数据来评估遥感图像的质量效果。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种遥感影像标准化评估方法，包括以下步骤：
步骤S1、利用统计偏差、均方根误差、泰勒图、相关性分析和云量，构建标准化评估模型；
步骤S2、利用标准化评估模型评估遥感图像的质量效果。
根据本发明的一个方面，在所述步骤S1中，具体包括：
利用统计偏差、均方根误差、泰勒图、相关性分析和云量，分别计算统计偏差、均方根误差、年际变化、空间变异和云量的量化分数，标准化评估模型的综合评分为统计偏差、均方根误差、年际变化、空间变异和云量的量化分数的加权平均，计算公式如下：
其中，S
根据云量与预设云量阈值的大小关系，判断评分是否有效。
根据本发明的一个方面，所述统计偏差的量化分数的计算过程包括以下步骤：
步骤S101、计算统计偏差，公式为：
其中，变量x为遥感影像空间域，代表由栅格单元组成的矩阵边界范围，
步骤S102、将统计偏差无量纲化作为相对误差，公式为：
ε
其中，t为数据集开始到结束的时间范围；
步骤S103、计算偏差在空间区域上的评分，公式为：
步骤S104、计算统计偏差的量化分数，公式为：
根据本发明的一个方面，所述均方根误差的量化分数计算过程包括以下步骤：
步骤S201、计算均方根误差，公式为
步骤S202、将均方根误差进行无量纲化计算，公式为；
ε
步骤S204、计算均方根误差的量化分数，公式为：
根据本发明的一个方面，所述季节变化的量化分数的计算过程包括以下步骤：：
步骤S301、分别计算参考数据集的c(v)和模型数据集的c(v)，比较一年内最大值出现的时间，计算年内变化数据集的年周期的相移，公式为：
θ(x)＝arg max
步骤S302、重新映射到单位区间，公式为：
其中，θ为影像日期，对应365天中的天数；
步骤S303、计算季节变化的量化分数，公式为：
根据本发明的一个方面，所述年际变化的量化分数计算过程包括以下步骤：
步骤S401、计算年际变化的评分，公式为：
ε
步骤S402、计算年际变化的评分在空间上的分数，公式为：
步骤S403、计算年际变化的量化分数，公式为：
根据本发明的一个方面，所述空间变异的量化分数的计算过程包括以下步骤：
步骤S501、采用泰勒图的形式呈现评估模型空间模拟效果，公式为：
步骤S502、通过计算
步骤S503、计算述空间变异的量化分数，公式为：
根据本发明的一个方面，所述云量的量化分数通过FMASK算法计算，或
通过ENVI5.3 SP1中云/云影自动检测工具，自动从多光谱数据中检测云区域从而计算云量的量化分数。
根据本发明的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行如上述技术方案中任一项所述的一种遥感影像标准化评估方法。
根据本发明的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上述技术方案中任一项所述一种遥感影像标准化评估方法。
根据本发明的构思，提出一种遥感影像标准化评估方法、电子设备和计算机可读存储介质，通过构建一套灵活开放的标准化评估指标，包括统计偏差、均方根误差(RMSE)、泰勒图、相关性分析、云量等来分析遥感数据相对于参考数据集在不同方面的质量效果，综合了大量的地面观测数据、遥感观测数据、数据融合产品等作为参考数据来评估遥感图像的质量效果，有利于实现遥感影像高效化、标准化评估。
附图说明
图1示意性表示根据本发明一种实施方式的遥感影像标准化评估方法的流程示意图；
图2示意性表示根据本发明另一种实施方式的遥感影像标准化评估方法的流程示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅为本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
如图1至图2所示，本发明的一种遥感影像标准化评估方法，包括以下步骤：
步骤S1、利用统计偏差、均方根误差、泰勒图、相关性分析和云量，构建标准化评估模型；
步骤S2、利用标准化评估模型评估遥感图像的质量效果。
在该实施例中，通过构建一套灵活开放的标准化评估指标，包括统计偏差、均方根误差(RMSE)、泰勒图、相关性分析、云量等来分析遥感数据相对于参考数据集在不同方面的质量效果，综合了大量的地面观测数据、遥感观测数据、数据融合产品等作为参考数据来评估遥感图像的质量效果，有利于实现遥感影像高效化、标准化评估。
在本发明的一个实施例中，优选地，在所述步骤S1中，具体包括：
利用统计偏差、均方根误差、泰勒图、相关性分析和云量，分别计算统计偏差、均方根误差、年际变化、空间变异和云量的量化分数，标准化评估模型的综合评分为统计偏差、均方根误差、年际变化、空间变异和云量的量化分数的加权平均，计算公式如下：
其中，S
在进行综合评分计算前，可根据云量与预设云量阈值的大小关系，判断综合评分是否有效，例如，预设云量阈值为10％，当计算的云量大于10％，则影像质量不佳，无法使用；当计算的云量小于10％，则进行综合评分计算，以此减少运算量，提升处理效率。
在该实施例中，用户可以根据相应需求需求调整参数、加权值以及参考数据集，在计算得到统计偏差、均方根误差、年际变化、空间变异和云量的量化分数后，根据用户设置的加权值计算综合评分，使得遥感影像标准化评估方法具有更好地灵活性、开放性。
例如，为了强调均方根误差的重要性，在综合评分公式中均方根误差的评分是其他评分的两倍，则上述公式为：
另外，云量与预设云量阈值的大小关系，判断综合评分是否有效，预设云量阈值可以设置为0.1，当云量大于0.1时，则认为综合评分无效，反之，则认为综合评分有效。
在本发明的一个实施例中，优选地，所述统计偏差的量化分数的计算过程包括以下步骤：
步骤S101、计算统计偏差，公式为：
其中，变量x为遥感影像空间域，代表由栅格单元组成的矩阵边界范围，
步骤S102、将统计偏差无量纲化作为相对误差，公式为：
ε
其中，t为数据集开始到结束的时间范围；
步骤S103、计算偏差在空间区域上的评分，公式为：
步骤S104、计算统计偏差的量化分数，公式为：
在本发明的一个实施例中，优选地，所述均方根误差的量化分数计算过程包括以下步骤：
步骤S201、计算均方根误差，公式为
步骤S202、将均方根误差进行无量纲化计算，公式为；
ε
步骤S204、计算均方根误差的量化分数，公式为：
在本发明的一个实施例中，优选地，所述季节变化的量化分数的计算过程包括以下步骤：：
步骤S301、分别计算参考数据集的c(v)和模型数据集的c(v)，比较一年内最大值出现的时间，计算年内变化数据集的年周期的相移，公式为：
θ(x)＝arg max
步骤S302、重新映射到单位区间，公式为：
其中，θ为影像日期，对应365天中的天数；
步骤S303、计算季节变化的量化分数，公式为：
在本发明的一个实施例中，优选地，所述年际变化的量化分数计算过程包括以下步骤：
步骤S401、计算年际变化的评分，公式为：
ε
步骤S402、计算年际变化的评分在空间上的分数，公式为：
步骤S403、计算年际变化的量化分数，公式为：
在本发明的一个实施例中，优选地，所述空间变异的量化分数的计算过程包括以下步骤：
步骤S501、采用泰勒图的形式呈现评估模型空间模拟效果，公式为：
步骤S502、通过计算
步骤S503、计算述空间变异的量化分数，公式为：
在本发明的一个实施例中，优选地，所述云量的量化分数通过FMASK算法计算，或
通过ENVI5.3 SP1中云/云影自动检测工具，自动从多光谱数据中检测云区域从而计算云量的量化分数。
根据本发明的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行如上述技术方案中任一项所述的遥感影像标准化评估方法。
根据本发明的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上述技术方案中任一项所述一种遥感影像标准化评估方法。
综上所述，本发明提出了一种遥感影像标准化评估方法、电子设备和计算机可读存储介质，遥感影像标准化评估方法包括：步骤S1、利用统计偏差、均方根误差、泰勒图、相关性分析和云量，构建标准化评估模型；步骤S2、利用标准化评估模型评估遥感图像的质量效果。本发明，构建了一套灵活开放的标准化评估指标，包括统计偏差、均方根误差(RMSE)、泰勒图、相关性分析、云量等来分析遥感数据相对于参考数据集在不同方面的质量效果，综合了大量的地面观测数据、遥感观测数据、数据融合产品等作为参考数据来评估遥感图像的质量效果，有利于实现遥感影像高效化、标准化评估。
此外，需要说明的是，本发明可提供为方法、装置或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
最后需要说明的是，以上所述是本发明优选实施方式，应当指出，尽管已描述了本发明优选实施例，但对于本技术领域的技术人员来说，一旦得知了本发明的基本创造性概念，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。