IHOT云检测算法

精准的定量云厚度检测算法。下载 

  光学遥感影像不可避免的受到云、雾霾的污染,成为 Landsat影像应用与分析的主要障碍之一;因此,云检测和去算法云检测和去算法得到广泛研究。然而,由于云层与高亮地物光谱具有相似性,已有的云检测方法容易将二者混淆,导致过高估计亮地物的云层厚度。我们提出了迭代式云雾最优变换(Iterative Haze Optimized Transformation, IHOT)的云厚度检测算法,该 算法引进一幅不同时相的无云影像作为参考 ,有效避免了高亮地物与云层光谱的混淆。实验证明,IHOT可有效应用于农田、沙漠、裸土、水体、植被、城市用地、冰雪等多种景观区域影像的云检测。
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REF: Chen, S., Chen, X.*, Chen, J., Jia, P., Cao, X., & Liu, C. (2016). An iterative haze optimized transformation for automatic cloud/haze detection of Landsat imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54(5), 2682-2694.