【摘 要】
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通用动态阈值云检测算法(Universal dynamic threshold cloud detection algorithm, UDTCDA)是近期提出的一种基于先验地表数据库支持的遥感影像云识别方法。由于薄云在可见
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院; 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院;
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通用动态阈值云检测算法(Universal dynamic threshold cloud detection algorithm, UDTCDA)是近期提出的一种基于先验地表数据库支持的遥感影像云识别方法。由于薄云在可见光波段与多数地物存在较为相似的光谱特征,它们之间的差异相对较小,影响了云检测的整体精度。针对该问题,本文结合可见光红外成像辐射仪VIIRS (Visible infrared Imaging Radiometer)多波段、宽覆盖、高重访周期的特点,及云层在可见光到热红外通道的分布和变化特性,提出了一种改进的VIIRS动态阈值云检测算法(Improved-dynamic threshold cloud detection algorithm, I-DTCDA)。该方法首先模拟构建得到VIIRS数据可见光到近红外通道的动态阈值云检测模型,而后基于不同时空条件,分析了薄云和其他地物在可见光到热红外通道的分布特征,利用固定阈值法辅助识别影像中的薄碎云,同时改进了冰雪表面的云识别模型。本文通过遥感目视解译的方法对云检测结果进行精度验证,同时与UDTCDA和VIIRS官方云掩膜(VIIRS Cloud Mask, VCM)结果进行对比。结果表明,本文算法能够以较高精度识别影像中不同地表类型上的云层,总体精度为93%(Kappa=0.821),特别是对于薄碎云,整体精度明显提高,错分和漏分误差明显降低;同时,本文云检测结果整体优于UDTCDA和VCM云结果。
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