自动化云与云影检测
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自动化云与云影检测
Anonym 2015年11月3日，星期二
即将发布的 ENVI 5.3 Service Pack 1 中最激动人心的新功能之一是流行 Fmask (掩膜功能) 算法的实现，该算法提供了多光谱影像中的自动化云与云影检测。ENVI 实现的最初重点是生成一个云掩膜栅格，该栅格可在后续的影像处理分析中用于掩蔽所有“云+云影”像元。此外，在像分类工作流这样的工具中反转掩膜的能力，将允许那些实际有兴趣分析云的用户掩蔽掉所有非云像元。
Fmask (3.2) 算法将通过一个新的桌面应用工具“使用Fmask算法计算云掩膜”以及程序化 API 中对应的 “ENVICalculateCloudMaskUsingFmaskTask” 例程来提供。GUI工具和API任务都将为 Landsat 4-5 TM、Landsat 7 ETM+、Landsat 8 OLI/TIRS 和 NPP VIIRS M波段数据集创建云掩膜（我们计划在未来版本中扩展支持以包含 Sentinel-2）。此工具/任务需要以下输入：
- 包含经过大气层顶部(TOA)反射率校准的多光谱波段的影像
- 经过亮度温度（单位：开尔文）校准的热红外波段影像
- 经过TOA反射率校准的卷云波段影像（仅适用于 Landsat 8）
这是一个输入的 Landsat 7 ETM+ 场景示例，包含我称之为 爆米花云 的云，并已使用 ENVI 中的“辐射定标”工具校准为大气层顶部(TOA)反射率：
影像数据下载自 USGS EarthExplorer
这是由新的“使用Fmask算法计算云掩膜”工具生成的输出掩膜栅格，其中云像元以青色显示（默认情况下，掩膜栅格中的掩蔽像元显示为黑色，但用户可以更改此颜色）：
影像数据下载自 USGS EarthExplorer
值得一提的是，输出掩膜栅格将把计算出的场景云覆盖率百分比捕获到新的“云覆盖”元数据中，可以在“查看元数据”对话框中查看：
然后，输出掩膜栅格可以在后续的土地利用/覆盖分类中用作掩膜，以便“云+云影”像元不影响影像处理。在生成的分类影像中，“云+云影”像元将被归入一个“掩蔽像元”类别，显示为深灰色（RGB=64,64,64）：
影像数据下载自 USGS EarthExplorer
这是另一个示例，使用了来自 2015 年 10 月 23 日（飓风帕特里夏在墨西哥海岸登陆时）的两幅 NPP VIIRS 中等分辨率 M 波段场景的镶嵌图：
影像数据下载自 NOAA CLASS
虽然分类工作流有一个方便的“反转掩膜”选项复选框，但在某些情况下，反转掩膜栅格并保存到新的磁盘文件中以便独立使用可能是有益的。您恰好可以使用波段运算工具，配合巧妙的表达式，例如涉及“B1 LT 1”这样的二元运算符，来反转二元掩膜栅格的值。在这种情况下，掩膜反转会导致云像元变为“未掩蔽”（即开启并显示为白色）：
影像数据下载自 NOAA CLASS
随后使用此掩膜对 NPP VIIRS M波段数据进行无监督分类，实际上将得到云的分类影像：
影像数据下载自 NOAA CLASS
致谢 ENVI 软件使用了以下参考文献中引用的 Fmask 算法：
*Zhu, Z., S. Wang, and C. E. Woodcock. "Improvement and Expansion of the Fmask Algorithm: Cloud, Cloud Shadow, and Snow Detection for Landsats 4-7, 8, and Sentinel 2 Images." Remote Sensing of Environment 159 (2015): 269-277, doi:10.1016/j.rse.2014.12.014 (Fmask 版本 3.2 的论文).
Zhu, Z., and C. E. Woodcock. "Object-Based Cloud and Cloud Shadow Detection in Landsat Imagery." Remote Sensing of Environment 118 (2012): 83-94, doi:10.1016/j.rse.2011.10.028 (Fmask 版本 1.6 的论文).*