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龙图腾网获悉西北师范大学申请的专利一种综合的云及云影下积雪信息重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117036323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311056378.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种综合的云及云影下积雪信息重建方法是由叶常青;张彦丽;马亚龙;杨瑞瑞;雷凯睿;魏锜;胡孟男设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合的云及云影下积雪信息重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种综合的积雪信息重建方法，测试Sentinel‑2和Landsat8影像，通过云光谱测试和云概率测试识别厚、薄及碎云，改进的云影检测方法通过NDVI划分地表覆盖类型，在NIR波段和SWIR1波段识别云影；利用Sen2Cor积雪检测方法提取Landsat8和Sentinel‑2无云影像和多云影像中的晴空积雪像元；改进的SNOWL法提取云及云影下积雪，从初步积雪重建结果中剔除不稳定积雪区域像元，得积雪分布。该重建方法提高了云影检测精度和云及云影下积雪重建精度，应用Sentinel‑2和Landsat8影像监测积雪，增强地形复杂山区积雪细节特征描述，满足高精度的山区积雪检测要求。

本发明授权一种综合的云及云影下积雪信息重建方法在权利要求书中公布了：1.一种综合的积雪信息重建方法，其特征在于，该重建方法按以下步骤进行： 步骤1：云及云影检测： 1依据云的物理特性，对Sentinel-2和Landsat8影像中的云进行基础测试、白度测试、比值测试、霾优转换测试和卷云测试，区分其他与云具有相似光谱特性的地物； 基础测试中利用NDSI、NDVI、SWIR2波段阈值将云从植被和积雪区分离，具体为： LBasic=ρSWIR2＞0.03andT＜27℃andNDSI＜0.8andNDVI＜0.85 SBasic=ρSWIR2＞0.03andNDSI＜0.8andNDVI＜0.86 式中，LBasic代表Landsat8的基础测试；SBasic代表Sentinel-2的基础测试；NDSI是归一化积雪指数；NDVI是归一化植被指数；T是Landsat8数据的热红外波段，ρSWIR2是短波红外2波段的地表反射率； 2利用云概率对云光谱测试中识别不准确碎薄云和云边缘进行检测，分为两种情况： 如果，检测区域内不存在大范围水域，只进行陆地云概率计算，则将霾优转换值归一化生成Sentinel-2影像新的温度概率代替由于缺少热红外波段而无法计算的温度概率，再将Landsat8和Sentinel-2的温度概率与光谱差异概率结合，计算得到最终的云概率： 光谱差异概率：lVar=1－max[White,absNDVI,absNDSI]7 陆地温度概率： 云概率：SlCloudp=lVar×lHOT+Cirrus×0.5 LlCloudp=lVar×lTemp+Cirrus×0.39 其中，lVar、lHOT、lTemp、SlCloudp、LlCloudp分别代表Sentinel-2和Landsat8的光谱差异概率、Sentinel-2的陆地温度概率、Landsat8的陆地温度概率、Sentinel-2的云概率、Landsat8的云概率；HOThigh代表Sentinel-2的霾优转换值的高值；HOTlow代表Sentinel-2的霾优转换值的低值；Thigh代表Landsat8的温度波段高值；Tlow代表Landsat8的温度波段低值； 如果检测区域存在大范围的水体，则进行水上云概率计算；水上云概率是水上温度概率和亮度概率的组合，通过“水测试”和SWIR1波段反射率阈值识别晴空水像元，用晴空水温的较高水平进行估算： 水上温度概率： 亮度概率：wBri=min0.1111 水上云概率： SwCloudp=wBri＋Cirrus×0.5 LwCloudp=wTemp×wBri＋Cirrus×0.312 其中，Water代表水测试；wTemp、wBri分别代表水上温度概率和亮度概率；SwCloudp、LwCloudp分别代表Sentinel-2的水上云概率、Landsat8的水上云概率；TWater代表晴空水温； 3在植被覆盖茂密区域，将区域地表划分为植被覆盖和裸地覆盖，并在NIR波段和SWIR1波段识别云影： NDWI＜0.113 ρ NIR 是近红外波段的地表反射率；ρSWIR1是短波红外1波段的地表反射率；NDWI是归一化水体指数；NDVI是归一化植被指数； 对Sentinel-2和Landsat8影像进行潜在云层的检测中的白度测试、比值测试、霾优转换测试和卷云测试； 白度测试： 霾优转换检测：HOT=ρBlue－0.5×ρRed－0.08＞02 比值检测：Rock=ρNIRρSWIR1＞0.753 卷云检测：Cirrus=ρCirrus0.04＞0.014 式中，White、MeanVis、HOT、Rock、Cirrus分别代表白度测试、可见光波段均值、霾优转换检测、比值检测、卷云检测；ρBlue、ρGreen、ρRed、ρNIR、ρCirrus、ρSWIR1分别代表蓝、绿、红、近红外、卷云、短波红外1波段的地表反射率； 步骤2：积雪提取 1晴空积雪提取 利用Sen2Cor积雪检测方法同时提取Landsat8和Sentinel-2无云影像和多云影像中的晴空积雪像元： 2云及云影下积雪提取： 第一步：分别计算晴空积雪像元的平均高程和云及云影像元的高程，进行比较后，重新分类云像元，重新分类的云影像为积雪信息重建结果； 第二步：利用Sen2Cor法识别出的晴空积雪影像计算多年积雪日数的初始积雪分布： 式中，SCD表示积雪持续日数；N表示积雪年的年数；Si表示一个积雪年第i天的晴空积雪影像； 然后，以22天为阈值获取不稳定积雪分布区域，从初步积雪信息重建结果中剔除不稳定积雪区域的像元，得最终的积雪分布。

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