| Revista: | Boletim de ciencias geodesicas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000407187 |
| ISSN: | 1413-4853 |
| Autores: | Silva, Marco Aurelio Oliveira da1 Liporace, Frederico dos Santos2 |
| Instituciones: | 1AMS Kepler Engenharia de Sistemas, Rio de Janeiro. Brasil 2AMS Kepler Engenharia de Sistemas, Sao Jose dos Campos, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2016 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 22 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 369-388 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | This paper presents an automatic method to detect cloud and cloud shadow in remote sensing images that works in visible and near infrared spectrum. The aim of the paper is the detection in AWFI images of the AMAZONIA-1 satellite. The cloud detection is based on applying three filters. The reflectance of spectral bands is used to compute the NDVI, WI and HOT values used by classifier. The cloud shadow detection is done by integration of dark pixels and water masks with the image resulting from difference between the scene to be classified and a reference of the same region, ideally free cloud and perfectly registered. In the absence of AWFI images, since the AMAZONIA-1 satellite is still in construction phase, the tests have been done with LANDSAT-5 TM images. The mean accuracy of cloud detection is 88.70% and of cloud shadow detection is 75.03%. The global accuracy of classification has shown that over 90% of the pixels have been classified correctly as cloud, no cloud, no shade and shadow |
| Resumen en portugués | Nesse trabalho é apresentada uma metodologia para a detecção automática de nuvem e sombra de nuvem em imagens de sensores que atuam na faixa do visível e do infravermelho próximo. O trabalho visa à detecção em imagens do sensor AWFI que estará a bordo do satélite AMAZONIA-1. O método de detecção de nuvem baseia-se na aplicação de três filtros. Valores de NDVI, WI e HOT, calculados a partir das reflectâncias das bandas espectrais, são usados na detecção. A detecção de sombra de nuvem é feita a partir da integração das máscaras de pixeis escuros e água com a imagem resultante da diferença entre a cena a ser classificada e uma referência da mesma região, idealmente sem nuvens e bem registrada. Na inexistência de imagens AWFI, visto que o satélite se encontra em fase de construção, os testes foram conduzidos com imagens LANDSAT-5 TM. A acurácia média da classificação de nuvem foi de 88.70% e da classificação de sombra de nuvem de 75.03%. A acurácia global da classificação mostrou que mais de 90% dos pixeis das imagens problemáticas selecionadas para o teste foram classificados corretamente como nuvem, não nuvem, sombra e não sombra |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Cartografía, Detección automática, Nubes, Sombra, Reflectancia |
| Keyword: | Earth sciences, Atmospheric sciences, Cartography, Automatic detection, Clouds, Shadow, Reflectance |
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