论文摘要
针对云检测在高亮度地表以及雪覆盖区域存在过度检测的问题,设计了一种不依赖热红外波段的增强型多时相云检测EMTCD（Enhanced Multiple Temporal Cloud Detection）算法。首先,利用云的光谱特征建立单时相云检测规则,并基于云、雪的光谱差异构建了增强型云指数ECI（Enhanced Cloud Index）,改进了云、雪的区分能力;其次,以同一区域无云影像为参考,基于ECI指数构建了多时相云检测算法,较好地克服了单时相云检测中高亮度地表、雪和云容易混淆的问题,提高了云检测的精度;最后,选择两个典型区域的Landsat-8 OLI影像,对比分析了不同算法的云检测结果。实验结果表明:ECI指数能够有效区分云、雪,EMTCD方法的平均检测精度达到93.2%,高于Fmask（Function of mask）（81.85%）、MTCD（Multi-Temporal Cloud Detection）（66.14%）和Landsat-8地表反射率产品LaSRC（Landsat-8 Surface Reflectance Code）的云检测结果（86.3%）。因此,本文提出的EMTCD云检测算法能够有效地减少高亮度地表和雪的干扰,实现不依赖热红外波段的高精度云检测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈曦东,张肖,刘良云,汪晓帆
关键词: 云检测,增强型云指数,多时相,多光谱
来源: 遥感学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中国土地勘测规划院自然资源部土地利用重点实验室,中国科学院大学,中国科学院遥感与数字地球研究所
基金: 自然资源部土地利用重点实验室开放基金(编号:KLLU201702),国家重点研发计划(编号:2016YFB0501505)~~
分类号: TP751
页码: 280-290
总页数: 11
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