1.基于星载高光谱图像的气象灾害监测方法，具体步骤如下，其特征在于，步骤1：利用星载高光谱成像仪采集大气对流云高光谱图像信息，每幅图像尺寸为Nx×Ny×Nλ，其中，x表示高光谱图像空间维的宽度，y表示高光谱图像空间维的高度，λ表示光谱维的数量；

步骤2：利用改进的PCT算法对高光谱图像各个波段的数据进行显著性检测，获得高光谱图像各个波段的显著性结果图；

所述步骤2中，改进的PCT算法表示为

C＝cos(Y)        (2)

‑1

Cr＝cos (S)      (4)

A＝abs(Cr)     (5)

P＝G(A)      (6)

其中，X表示高光谱图像空间维图像， 表示高光谱图像空间维图像像素的均值，Y表示高光谱图像空间维图像X去直流后的图像，cos(·)表示离散余弦变换，C表示信号Y的离散余弦变换的系数，C(i,j)表示图像C在第i行第j列的像素值，S表示对C取符号后的图像，S‑1(i,j)表示图像S在第i行第j列的像素值，T1表示取符号阈值，cos (·)表示离散余弦反变换，Cr表示对符号S取离散余弦反变换后的系数，A表示Cr的绝对值，abs(·)表示取绝对值函数，P表示A的低频图像，G(·)表示低通滤波器；

步骤3：利用阈值选择，把显著性不强的高光谱图像剔除，获得有用的高光谱显著性图像；

步骤4：使用Lucas‑Kanade光流检测方法对高光谱的显著性视图进行运动检测，获得各个波段大气的运动检测结果；

步骤5：对各个波段的检测结果进行加权平均，获得大气层运动状态的评估值，且各波段的权值使用遗传算法寻优得到。

2.根据权利要求1所述的基于星载高光谱图像的气象灾害监测方法，其特征在于：所述步骤3中，阈值选择表示为

Gr＝grad(P)      (7)

其中，Gr表示高光谱图像空间维显著性图像的梯度图像，grad(·)表示求梯度函数，T2表示判断阈值，sum(·)表示求数据累加函数，abs(·)表示求数据绝对值函数，Su表示高光谱图像显著性标志位，Su＝0表示图像显著性内容不足，则此维度高光谱图像被剔除。

3.根据权利要求1所述的基于星载高光谱图像的气象灾害监测方法，其特征在于：所述步骤5大气层运动状态的评估值方法可表示为

Ri＝LK(Gri)     (9)

Re＝w1R1+w2R2+…+wλRλ     (10)其中，i＝1，2，...，λ，LK(·)表示Lucas‑Kanade光流检测算法函数，Gri表示第i光谱维的高光谱图像空间维显著性图像的梯度图像，Ri表示Gri的光流检测结果，wi表示Ri的权重，Re表示大气层运动状态的评估值。