GaoFen-1 宽视场影像中的多特征联合云与云阴影检测
计算机视觉与模式识别
2017-02-07 v4
摘要
搭载于中国 GaoFen-1 (GF-1) 光学卫星上的宽视场 (WFV) 成像系统具有 16 米分辨率和 4 天重访周期，可用于大尺度对地观测。高时空分辨率和宽视场的优势使得 GF-1 WFV 影像非常受欢迎。然而，云覆盖是 GF-1 WFV 影像中不可避免的问题，影响了其精确应用。由于仅有三个可见光波段和一个近红外波段，在 GF-1 WFV 影像中进行精确的云和云阴影检测相当困难。本文提出了一种用于 GF-1 WFV 影像云和云阴影检测的自动多特征联合 (MFC) 方法。MFC 算法首先基于光谱特征实现阈值分割，并基于引导滤波进行掩膜细化，以生成初步的云掩膜。然后将几何特征与纹理特征相结合，以改善云检测结果并生成最终的云掩膜。最后，通过云与阴影匹配及后续校正过程获取云阴影掩膜。该方法使用 108 个全球分布的场景进行了验证。结果表明，MFC 在大多数条件下表现良好，其云检测的平均总体精度高达 96.8%。在与官方提供的云量的对比分析中，MFC 在云量估计方面显示出显著改善，并在光谱波段较少的 GF-1 WFV 影像中实现了高精度的云和云阴影检测。所提方法未来可用作监测土地覆盖变化的预处理步骤，也可轻松扩展到具有类似光谱设置的其他光学卫星影像。
引用
@article{arxiv.1606.05415,
title = {Multi-feature combined cloud and cloud shadow detection in GaoFen-1 wide field of view imagery},
author = {Zhiwei Li and Huanfeng Shen and Huifang Li and Guisong Xia and Paolo Gamba and Liangpei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05415},
year = {2017}
}
备注
This manuscript has been accepted for publication in Remote Sensing of Environment, vol. 191, pp.342-358, 2017. (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003442571730038X)