面向半球尺度数据的云检测方法

• 作者: 成枢 李安 赵燕红 郭擎
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 半球尺度 DISCOVR EPIC 云检测 云指数法 云量 云分布
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 遥感图像处理
• 页码范围: 836-846
• 页数: 11页
• 分类号: P237.9
• 字数: 8753字
• 语种: 中文

摘要

目的 云覆盖着地球上空大部分区域,在地球水循环、地气系统能量平衡和辐射传输过程中有着重要的作用,同时云也是天气气候中最重要、最活跃的因子之一;此外,云覆盖地表信息,导致影像配准、融合等处理过程的很多问题,所以云检测十分重要.方法 基于2015年发射的深空气候观测台(DSCOVR)卫星搭载的地球彩色成像相机(EPIC)数据,针对EPIC数据波段范围较广和影像数据是半球尺度的特点,以云指数法作为基础,提出一种新的面向半球尺度数据的云检测方法.首先,分析EPIC数据各个波段的波段特征,尤其是紫光波段,然后根据云在不同波段的反射特性,以指数的形式完成波段组合进行云检测,再与SVM (support vector machine)云检测法和可见光云检测法进行比较,最后利用EPIC L2产品对所获得的云分布图和统计云量值进行结果验证,以正确率、漏检率、误检率和Kappa系数作为参考标准完成精度评定.结果 实际EPIC夏季(2017年7月)和冬季(2017年1月)数据的实验结果表明,本文方法的正确率均高于91％,Kappa系数大于0.9;其他方法的正确率均低于89％,且Kappa系数在0.8左右,均小于0.9.所以本文能够有效地检测到薄云(即使在冬季),且云量和云的分布都最为接近实际.结论 在EPIC影像的云检测过程中,本文方法 从云分布图和云量结果 两个方面都优于可见光云检测法和SVM云检测法,经EPIC L2产品验证,本文方法有效、可靠,且能够快速获得半球范围内云的分布情况,有助于对全球云的动态研究和自然天气预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李安	中国科学院遥感与数字地球研究所	23	247	9.0	15.0
2	成枢	山东科技大学测绘科学与工程学院	59	321	10.0	15.0
3	郭擎	中国科学院遥感与数字地球研究所	6	23	3.0	4.0
4	赵燕红	山东科技大学测绘科学与工程学院	5	0	0.0	0.0