以高分四号(GF-4)卫星L1级标准分幅数据产品提供高精度的云检测产品为目的，研究针对地球同步轨道卫星数据的云检测算法，改进自动阈值以适应同日不同时刻成像数据的辐射亮度与地表反射特性的变化差异。利用GF-4卫星凝视成像方式获取的同区域序列图像以及云在不同图像上的运动特性，结合自动阈值与Savitzky-Golay(SG)滤波修正检测结果中的误检。算法的两个关键预处理，一是通过自动的几何配准解决未经几何校正的分幅数据之间像素位置对应的问题，二是通过基于典型相关变换自动提取序列图像之间的伪不变特征点集，进而利用相对辐射归一减小了不同时刻成像数据之间的辐射差异。通过内蒙古自治区东部及长江中下游区域70余组数据对算法进行验证，整体上获得了稳定的结果与精度，并且基于序列图像的云检测算法在云边界、高亮地表及薄云区域的检测精度整体优于单幅自动阈值的检测结果。结果表明算法精度上满足GF-4云检测数据产品需求，且算法自动化程度高，便于工程化的数据生产。
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GF-4序列图像的云自动检测
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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