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Cloud Detection for Night-Time Panchromatic Visible and Near-Infrared Satellite Imagery

Joachim, Lena und Storch, Tobias (2020) Cloud Detection for Night-Time Panchromatic Visible and Near-Infrared Satellite Imagery. In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-2, Seiten 853-860. ISPRS 2020, 2020-08-31 - 2020-09-02, Frankreich, Nizza online. doi: 10.5194/isprs-annals-V-2-2020-853-2020. ISSN 2194-9042.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
4MB

Offizielle URL: https://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/V-2-2020/853/2020/

Kurzfassung

Cloud detection for night-time panchromatic visible and near-infrared (VNIR) satellite imagery is typically performed based on synchronized observations in the thermal infrared (TIR). To be independent of TIR and to improve existing algorithms, we realize and analyze cloud detection based on VNIR only, here NPP/VIIRS/DNB observations. Using Random Forest for classifying cloud vs. clear and focusing on urban areas, we illustrate the importance of features describing a) the scattering by clouds especially over urban areas with their inhomogeneous light emissions and b) the normalized differences between Earth’s surface and cloud albedo especially in presence of Moon illumination. The analyses substantiate the influences of a) the training site and scene selections and b) the consideration of single scene or multi-temporal scene features on the results for the test sites. As test sites, diverse urban areas and the challenging land covers ocean, desert, and snow are considered. Accuracies of up to 85% are achieved for urban test sites.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135719/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Cloud Detection for Night-Time Panchromatic Visible and Near-Infrared Satellite Imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Joachim, Lenalena.joachim (at) ifp.uni-stuttgart.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Storch, TobiasTobias.Storch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8853-8996NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:August 2020
Erschienen in:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:V-2
DOI:10.5194/isprs-annals-V-2-2020-853-2020
Seitenbereich:Seiten 853-860
ISSN:2194-9042
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Cloud Detection; Day-Night-Band; Moon Illumination; Night-Time Satellite Imagery; Random Forest; Urban Areas
Veranstaltungstitel:ISPRS 2020
Veranstaltungsort:Frankreich, Nizza online
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:31 August 2020
Veranstaltungsende:2 September 2020
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Storch, Dr.rer.nat. Tobias
Hinterlegt am:18 Aug 2020 08:36
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:38

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