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申请/专利权人：北京师范大学

摘要：本申请涉及图像数据处理技术领域，提供一种基于时序遥感迭代的实时外推去云方法和系统。该方法针对历史时序遥感影像，通过执行基于时序遥感迭代的实时外推去云策略，每一次迭代均执行：通过训练数据更新时序外推模型，并利用该模型预测下一时间点处的遥感影像，然后将预测得到的下一时间点处的遥感影像动态追加到训练数据中，以更新训练数据的内容，进而能够推测出当前时刻下的无云影像。通过时间序列上的迭代，能够在云覆盖频率下高的地区，实时、准确地获取当前时刻的多云影像重建结果，并能够有效地增加样本的时空可利用性，得到具有更长时间序列的样本，获得更好的去云效果。

主权项：1.一种基于时序遥感迭代的实时外推去云方法，其特征在于，所述方法用于去除目标研究区当前时间点的有云影像中的云区域，所述方法包括：获取测试研究区、目标研究区的历史时序遥感影像；所述测试研究区与所述目标研究区的种植作物类型、土地覆盖类型或者地貌类型相同，且所述测试研究区的时序遥感影像中有云影像出现的频率小于所述目标研究区的历史时序遥感影像中有云影像出现的频率；根据所述目标研究区的历史时序遥感影像中无云影像的数量以及无云影像的时序分布，从所述测试研究区的历史时序遥感影像中选择相应数量和时序分布的无云影像，记为第一时序无云影像；将所述测试研究区的历史时序遥感影像中除所述第一时序无云影像之外的其他遥感影像记为测试有云影像；基于所述目标研究区的历史时序遥感影像中有云影像提取所述目标研究区的云掩膜数据；基于所述目标研究区的云掩膜数据，在所述测试研究区的所述测试有云影像中生成模拟的云掩膜，并记录所述模拟的云掩膜的区域内的各个像元的原始值，作为所述模拟的云掩膜的区域内的各个像元的真实值；针对所述测试研究区的历史时序遥感影像，以所述第一时序无云影像作为无云影像序列，以测试有云影像作为待预测影像序列，并以无云影像序列中第一幅无云影像所处时间点作为初始的迭代时间点，所述第一幅无云影像的所有像元作为初始的训练数据，执行如下时序迭代步骤：将所述训练数据输入到时序外推模型中进行训练；所述时序外推模型是基于编码器-解码器结构的长短期记忆网络LSTM模型；依据历史时序遥感影像确定下一时间点处的遥感影像；若下一时间点处的遥感影像属于无云影像序列，则将该遥感影像的所有像元作为追加训练样本与所述训练数据进行合并，得到新的训练数据，并将下一时间点作为新的迭代时间点，同时转到将所述训练数据输入到时序外推模型中进行训练的步骤；若下一时间点处的遥感影像属于待预测影像序列，则利用训练后的所述时序外推模型预测该遥感影像中云掩膜的区域内的各个像元的取值，得到该遥感影像中云掩膜的区域内的各个像元的预测值；将预测后的遥感影像的所有像元作为追加训练样本与所述训练数据进行合并，得到新的训练数据，并将下一时间点作为新的迭代时间点，同时转到将所述训练数据输入到时序外推模型中进行训练的步骤；当获得所述待预测影像序列中所有云掩膜的区域内的各个像元的预测值，停止执行所述时序迭代步骤；根据所述待预测影像序列中所有云掩膜的区域内的各个像元的预测值和真实值，计算误差；若所述误差小于预设的误差阈值，则针对所述目标研究区的历史时序遥感影像，将目标研究区的所有无云影像作为无云影像序列、将目标研究区的所有有云影像作为待预测影像序列，并以该无云影像序列中第一幅无云影像所处时间点作为初始的迭代时间点，第一幅无云影像的所有像元作为初始的训练数据，执行所述时序迭代步骤，以获得所述目标研究区的当前时间点的无云影像。

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