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UKIS-CSMASK: A Python package for multi-sensor cloud and cloud-shadow segmentation

Wieland, Marc und Fichtner, Florian Willy und Martinis, Sandro (2022) UKIS-CSMASK: A Python package for multi-sensor cloud and cloud-shadow segmentation. In: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives, Seiten 217-222. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. ISPRS Congress 2022, 6.-11. Jun. 2022, Nizza, Frankreich. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-217-2022. ISSN 1682-1750.

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Kurzfassung

Cloud and cloud shadow segmentation is a crucial pre-processing step for any application that uses multi-spectral satellite images. In particular, time-critical disaster applications, require accurate and immediate cloud and cloud shadow masks while being able to adapt to possibly large variations caused by different sensor characteristics, scene properties or atmospheric conditions. This study introduces the newly developed open-source Python package ukis-csmask for cloud and cloud shadow segmentation in multi-spectral satellite images. Segmentation with ukis-csmask is performed with a pre-trained Convolutional Neural Network based on a U-Net architecture. It works directly on Level-1C data, eliminating the need for prior atmospheric correction. Images need to be in top of atmosphere reflectance and include at least the Blue, Green, Red, NIR, SWIR1 and SWIR2 spectral bands. We provide a performance evaluation on a recent benchmark dataset for cloud and cloud shadow segmentation and proof the generalization ability of our method across multiple satellites (Landsat-5, Landsat-7, Landsat-8, Landsat-9 and Sentinel-2). We also show the influence of augmentation and image bands on the segmentation performance and compare it to the widely used Fmask algorithm and a Random Forest classifier. Compared to previous work in this direction, our study focuses on multi-sensor generalization ability, simplicity and efficiency and provides a ready-to-use software package that has been thoroughly tested.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/187309/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:UKIS-CSMASK: A Python package for multi-sensor cloud and cloud-shadow segmentation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wieland, Marcmarc.wieland (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1155-723XNICHT SPEZIFIZIERT
Fichtner, Florian WillyFlorian.Fichtner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2122-1163134225733
Martinis, Sandrosandro.martinis (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6400-361XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-217-2022
Seitenbereich:Seiten 217-222
Verlag:International Society for Photogrammetry and Remote Sensing
ISSN:1682-1750
Status:veröffentlicht
Stichwörter:cloud mask, multi-spectral, machine learning
Veranstaltungstitel:ISPRS Congress 2022
Veranstaltungsort:Nizza, Frankreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:6.-11. Jun. 2022
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 - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Wieland, Dr Marc
Hinterlegt am:22 Sep 2022 09:34
Letzte Änderung:03 Mai 2023 10:09

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