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【24h】

Data Mining Approach for Estimating Cloud-Covered Areas in MODIS Satellite Images

机译：估算MODIS卫星图像中云覆盖区域的数据挖掘方法

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One of the main remote sensors used for monitoring snow covered areas is the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) employed by NASA's Terra and Aqua satellites. Using MODIS-derived snow cover images is limited under cloud-covered regions due to the sensor's capabilities. This paper presents an automated process based on K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm using spatiotemporal features, to estimate the pixel cover for cloud-covered regions. The algorithm was tested using MODIS's daily snow-cover datasets obtained from Terra (MOD10A1) and Aqua (MYD10A1) satellite for the Lebanese territories as a study region. Several experiments were implemented to test the accuracy of the proposed algorithm, and the results were highly acceptable (>90%).
机译：用于监测雪覆盖区域的主要远程传感器之一是NASA的Terra和Aqua Satellites采用的适度分辨率成像光谱仪（MODIS）。由于传感器的功能，使用MODIS衍生的雪覆盖图像受云覆盖区域的限制。本文介绍了使用时空特征的基于K-最近邻（KNN）算法的自动化过程，以估算云覆盖区域的像素盖。该算法使用MODIS的日常雪覆盖数据集测试从Terra（Mod10A1）和Aqua（MyD10A1）卫星作为学习区域获得的。实施了几个实验以测试所提出的算法的准确性，结果是高度可接受的（> 90％）。

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