【摘 要】
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云是影响数据高质量获取和应用的关键因素,本文对Landsat系列卫星数据的自动云量评估进行介绍,包括Landsat-5,Landsat-7和Landsat-8三颗主要卫星,重点说明它们之间的区别和联系,包括云量评估所处阶段的不同,输入输出数据的不同,处理方法的不同,数据格式的不同,以让读者对Landsat系列卫星数据的自动云量评估有个系统性的整体认识和了解. Landsat-5卫星数据的云量评估采
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094
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云是影响数据高质量获取和应用的关键因素,本文对Landsat系列卫星数据的自动云量评估进行介绍,包括Landsat-5,Landsat-7和Landsat-8三颗主要卫星,重点说明它们之间的区别和联系,包括云量评估所处阶段的不同,输入输出数据的不同,处理方法的不同,数据格式的不同,以让读者对Landsat系列卫星数据的自动云量评估有个系统性的整体认识和了解. Landsat-5卫星数据的云量评估采用自动云量评估(automatic cloud cover assessment,ACCA)算法,主要是利用景中地物的反射率和温度特性逐像元扫描,结合阈值来判断云点,再利用云的温度特性二次扫描进一步精确判断云.Landsat-7卫星数据的云量评估以Landsat-5卫星的为基础,根据传感器特点做了微小的变动.而Landsat-8卫星数据云量评估的总体思想是采用多算法融合的云量评估系统,即每个算法单独做云量评估,然后用加权的方式整合多个评估算法的结果,计算出最终的云覆盖百分比.对于每个单独的算法,在云量判别过程中采用分类的思想,设置有云、卷云、冰雪、水和植被等类别,确定出每个像元属于某个类别的高、中、低置信度,将具有高置信度云的像元点认定为云点.涉及到的算法有Landsat-5和Landst-7卫星的ACCA、模拟热红外的AT-ACCA (artificial thermal-ACCA)、See5和Cirrus.Landsat系列卫星云量评估的发展过程为遥感数据的筛选应用提供了非常重要的基础未来云量评估方法不仅要随着新型传感器研制而更新,还要注重分类思想和方法的应用,保障遥感数据云量评估的精确性.
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