摘要
中分辨率遥感影像(10～100 m分辨率)具有适中的空间分辨率、较高的重访周期和较大幅宽实现大范围的对地观测,是当前准确获取地球表面信息的核心遥感数据源.已有研究表明,地球表面常年60％以上云量覆盖,成为中分辨率光学影像获取有效地表信息的最大的限制性因素之一.如何高效地标记云/阴影并合成晴空影像,是实现地表要素提取、土地覆盖动态变化和地球系统物质和能量循环参量反演的关键,可视为同辐射校正、几何精校正一样的遥感影像预处理必备步骤,这也是进行各种定量遥感应用的基础.总结过去中分辨率影像云检测和厚云去除的研究发现,云检测截止在2019年有多篇综述文章进行总结,但是厚云去除的综述性文章未有报道.因此,研究重点总结了 2018年以来云检测方法的科研成果,尤其是基于机器学习的技术方法,梳理出了这一研究的现状和重点;对于厚云的去除方法,扩展了厚云去除方法的概念,全面总结了各种厚云的去除方法,分析了各种方法存在的优缺点,对今后的研究重点进行了展望,为相关的研究学者对这一方向提供一个全面而清晰的认识.
基金项目
国家高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)(20-Y30F10-9001-20/22)
NETL
NSTL
维普
万方数据