基于Sentinel-2波段/產品的圖像云檢測效果對比研究

作者：王明,劉正佳,陳元琰

摘要：高時空分辨率遙感影像對精細尺度土地利用和土地覆蓋變化研究具有重要意義,然而云噪聲的存在給影像的解譯和分析帶來了一定的挑戰,因此云噪聲檢測作為一項基礎性工作在影像解譯與分析過程中扮演了非常重要的作用。QA60產品被廣泛推薦為Sentinel-2衛星影像的常規云檢測產品,然而,我們最近的研究發現基于QA60產品的云檢測通常會出現明顯的云噪聲漏檢測現象。為探索提高Sentinel-2衛星影像云噪聲檢測效果的方法,基于Google Earth Engine(GEE)平臺,結合Sentinel-2衛星影像2A級(L2A)數據的2個云相關波段(B1和B9)以及4個產品(QA60、AOT、MSK_CLDPRB和SCL產品),設計相應分割算法,并以典型區為案例,從影像波段特性、云微物理學等角度分析了相關波段/產品云檢測結果的空間分布格局及差異,并借助定量化指標對云檢測效果進行評價。結果表明:①在云檢測算法方面,B1和B9波段采用的動態閾值分割算法穩健性較好,檢測結果能在一定程度上擬合其波段特性,并合理地表征相應波段的云噪聲;②從云檢測空間分布看,AOT產品效果較差,B9波段和QA60產品云檢測可靠性較低,B1、SCL、MSK_CLDPRB 3個波段/產品的云檢測潛力較強;③從評價結果看,B1波段的云檢測效果最佳,對云噪聲的敏感度高于其他云相關波段/產品,查準率、查全率、準確率和F1分數均大于0.90,穩健性最好。本文驗證了氣溶膠(B1)波段對云檢測的精確性、穩健性和敏感程度,有望為進一步優化常規云檢測算法提供新參考。

發文機構：中國科學院地理科學與資源研究所 廣西師范大學計算機科學與信息工程學院

關鍵詞：Sentinel-2GoogleEarthEngine氣溶膠波段云檢測方法Sentinel-2Google Earth Engine(GEE)Aerosol bandCloud detection algorithms

分類號： TP75[自動化與計算機技術—檢測技術與自動化裝置]