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基于MTSAT卫星数据的云掩膜阈值算法

电子设计工程 2012年第24期20卷 21-23页

作者：鞠未了韩雷中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100

使用ABI Cloud Mask算法,结合多种基础的表数据,对MTSAT-1R卫星图像进行了云掩膜分类。将卫星图像中的像素成功分为了4类:"晴空""似晴空""似云""云"。实验结果表明,本掩膜计算方便,达到了进一步计算下一步数据的要求。

关键词：云掩膜阈值法 MTSAT ABI云掩膜

基于规则的MODIS数据日间云检测与比较分析

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北京大学学报（自然科学版） 2009年第6期45卷 1003-1011页

作者：李颖张显峰北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

针对我国西北地区下垫面光谱特性及MODIS通道特点,提出一种基于阈值规则的日间云检测算法,旨在克服目前云检测工作中普遍存在的分离薄云与高反射率晴空地表、识别体积较小的云体、识别冰雪上空云像元等方面的困难。采用2008年两期Terra... 详细信息

针对我国西北地区下垫面光谱特性及MODIS通道特点,提出一种基于阈值规则的日间云检测算法,旨在克服目前云检测工作中普遍存在的分离薄云与高反射率晴空地表、识别体积较小的云体、识别冰雪上空云像元等方面的困难。采用2008年两期Terra星MODIS数据进行云检测试验,并将这种算法得到的云检测结果与MOD35-2L云掩膜产品进行比较分析。结果表明,这种算法可有效检测出我国西北地区日间各种类型的云,且在此类地区该算法对面积小、形状破碎的云及冰雪上空云像元的检测效果优于MOD35-2L云掩膜产品。因此,这种算法适用于干旱/半干旱地区的云检测,并可应用于MODIS数据的预处理环节中。

关键词： MODIS 云检测阈值规则云掩膜

噪声调节主成分变换下的遥感图像薄云去除撤回

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测绘通报 2021年第3期 33-37页

作者：张玉贾遂民郑州师范学院信息科学与技术学院河南郑州450044

针对在光学遥感图像中的地球表面反射率由于云覆盖所造成的衰减问题,本文提出了一种基于噪声调整主成分变换(NAPCT)模型的薄云去除方法。首先,通过噪声估计构建NAPCT除云模型,实现云图像的转换;然后,利用NAPCT第一成分(NAPC1)提供的云... 详细信息

针对在光学遥感图像中的地球表面反射率由于云覆盖所造成的衰减问题,本文提出了一种基于噪声调整主成分变换(NAPCT)模型的薄云去除方法。首先,通过噪声估计构建NAPCT除云模型,实现云图像的转换;然后,利用NAPCT第一成分(NAPC1)提供的云分布信息,通过合并云掩膜,对NAPC1上的浑浊像素进行校正;最后,将逆变换应用于云覆盖区域,并与原始的清晰像素镶嵌在一起,最终得到无云图像。利用模拟和真实的Landsat 8图像对本文方法的性能进行了定性和定量评估,试验结果表明:与传统方法相比,本文NAPCT方法提供了更好的均方根误差和峰值信号噪声比,在除云上具有更好的效果。

关键词：云掩膜主成分变换除云信噪比遥感图像

基于TVDI的大范围干旱区土壤水分遥感反演模型研究

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遥感技术与应用 2011年第6期26卷 742-750页

作者：赵杰鹏张显峰廖春华包慧漪北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

温度植被干旱指数TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。当研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,利用TVDI模型来反演陆表土壤水分,精度通常较低。... 详细信息

温度植被干旱指数TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。当研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,利用TVDI模型来反演陆表土壤水分,精度通常较低。对Sandholt的TVDI土壤水分反演模型进行了改进:利用云掩膜校正和多天平均温度合成来减少云的影响;同时对研究区域地形起伏、覆盖类型差异的影响进行了消除;对TVDI模型干边的模拟方法进行了改进。最后,使用铝盒采样等方法利用新疆地区观测得到的地面数据来拟合改进后的模型参数,并对2009年5月和8月的土壤水分进行了反演实验。与实测数据的比较分析表明,该模型能基本满足大区域土壤水分反演的要求,改进后的模型对新疆地区的土壤水分估算精度有较显著的提高。

关键词： TVDI 土壤水分植被覆盖干边模型云掩膜

基于Box-averaged方法的CI预警方法研究

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基于Box-averaged方法的CI预警方法研究

作者：徐慧中国海洋大学

学位级别：硕士

强对流灾害天气是我国的主要灾害性天气之一。由于强对流天气通常会伴随着天气在空间和时间范围内的迅速改变，造成严重的人员和经济损失。所以成功的预警强对流灾害天气，具有重要意义。本文内容主要包括两个部分：第一部分是输出云... 详细信息

强对流灾害天气是我国的主要灾害性天气之一。由于强对流天气通常会伴随着天气在空间和时间范围内的迅速改变，造成严重的人员和经济损失。所以成功的预警强对流灾害天气，具有重要意义。本文内容主要包括两个部分：第一部分是输出云产品的实现部分。具体流程为：首先是进行云掩膜处理，主要目的是提高后续卫星数据的处理效率。其次是设计云分类算法，将云分成晴空、液态水、过冷液态水、混合相位、不透明冰、透明冰和多层冰云（冰云是最高的云层）等几种。此云产品为后续强对流天气预警算法提供输入。第二部分是CI(Convective Initiation)预警方法的实现。该方法是基于box内的平均亮温值的方法。首先计算前后时间序列卫星云图的box内的平均亮温值，两个时间序列的平均亮温值之差得到未过滤的云顶冷却速率。然后经过由七个测试组成的滤波器来得到过滤后的云顶冷却速率，最后使用一定的指标来确定CI出现的位置。使用京津地区的FY-2C卫星云图资料进行试验分析，同时使用相同区域、同一时间段的雷达回波数据，对CI的预报结果进行验证，并根据试验结果对七个测试的参数进行修改调整，开发出一套适合中国地域的CI预警算法，取得了较好的预警效果。

关键词：对流初生云掩膜 box内平均亮温值

基于规则的MODIS数据日间云检测与比较分析

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北京大学学报(自然科学版)网络版(预印本) 2009年第2期 68-76页

作者：李颖张显峰北京大学遥感与地理信息系统研究所

关键词： MODIS 云检测阈值规则云掩膜