面向半球尺度数据的云检测方法
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.
半球尺度、DISCOVR EPIC、云检测、云指数法、云量、云分布
24
P237.9(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金项目61771470,1590853;中国科学院前沿科学重点研究项目QYZDY-SSW-DQC026;中国科学院A类先导专项XDA19060103;中国科学院青年创新促进会人才项目2014054
2019-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
836-846
