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基于MODIS数据的黄渤海海域云检测方法及其应用研究

本站小编 Free考研考试/2022-02-12

解本巨1, 马 浩1, 刘国柱1
青岛科技大学 信息科学技术学院

摘要:
在处理MODIS数据、业务化监测黄渤海海冰过程中, 云检测是重要内容之一, 其结果直接影响海冰信息反演的精度。为了减少云在海冰监测过程中的影响, 本文针对冬季黄渤海海域的特点, 采用多波段阈值云检测算法对云进行检测, 并用IDL语言图像处理技术实现该算法。在研究过程中, 本文采用C#语言, 借助ArcGIS Engine组件, 将云检测算法与地理信息系统二次开发技术有机结合, 实现了云检测过程的全自动化和可视化, 提高了MODIS数据的处理效率。实验表明, 该方法具有较高的云检测精度, 检测效果理想, 并为海冰监测过程的全自动化与可视化研究奠定了基础。
关键词:MODIS 数据云检测多波段阈值算法IDLArcGIS Engine
DOI:10.11759/hykx20170818001
分类号:
基金项目:山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FM015)

Study of cloud detection method in the Yellow and Bohai Seas based on MODIS data
XIE Ben-ju,MA Hao,LIU Guo-zhu
Abstract:
In the Yellow and Bohai Seas, cloud detection, the result of which directly affects the accuracy of the retrieval of sea ice, is absolutely necessary in the treatment of MODIS data, operational monitoring, and extraction of sea ice information. To identify the characteristics of the Yellow and Bohai Seas, in this study, we detected cloud using a multiband-threshold synthesis algorithm with the IDL programming language to reduce the impact of cloud in monitoring sea ice. We utilized the C# language and the ArcGIS Engine to integrate the cloud detection algorithm with the secondary development of a geographic information system. This system realizes full automation and the visualization of cloud detection processing and improves the efficiency of MODIS data processing. Our experimental results indicate that this method is ideal. It has high detection precision and lays the foundation for the full automation and visualization of sea ice monitoring.
Key words:MODIS datacloud detectionmultiband-threshold synthesis algorithmIDLArcGIS Engine





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