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Cloud masking of MODIS imagery based on multitemporal image analysis

机译：基于多时相影像分析的MODIS影像云遮罩

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摘要

We present multitemporal Bayesian classification of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) mosaic data over the Caspian Sea during winter. The multitemporal analysis methods used were cross-correlation and motion detection based on phase correlation. Our motion estimation algorithm estimates the motion of a target between two adjacent images over the same areas based on finding the maximum correlation with respect to location shift within a given area around each location. The motion detection algorithm also provides a quality estimate for the detection. Because sea ice, unlike clouds, is typically rigid and its motion is significantly slower than the motion and metamorphosis of clouds, drifting sea ice can be distinguished from clouds. Over land and static sea ice, detection of clouds, is easier because the cross-correlation is typically higher for land and ice than for clouds. Also, locating clouds over open water is straightforward because clouds appear significantly brighter than open water. The results show that multitemporal features can be used to distinguish between clouds and clear sky.
机译：我们提出了在冬季里海的中分辨率成像光谱仪（MODIS）镶嵌数据的多时间贝叶斯分类。所使用的多时间分析方法是互相关和基于相位相关的运动检测。我们的运动估计算法基于找到有关每个位置周围给定区域内位置偏移的最大相关性，来估计同一区域内两个相邻图像之间目标的运动。运动检测算法还为检测提供了质量估计。因为与云不同，海冰通常是刚性的，其运动比云的运动和变质要慢得多，所以可以将漂流的海冰与云区分开。在陆地和静态海冰上，更容易检测云，因为与冰相比，陆地和冰的互相关通常更高。另外，在开放水域上定位云很容易，因为云看起来比开放水域要亮得多。结果表明，多时相特征可以用来区分云层和晴空。

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  • 来源
    《International journal of remote sensing》 |2014年第24期|8008-8024|共17页
  • 作者

    Karvonen Juha;

  • 作者单位

    Finnish Meteorol Inst, FIN-00101 Helsinki, Finland;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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