内陆湖泊云量统计分析

背景

“云”一直是可见光陆地和水色遥感的“物理”障碍，在中国大部分南方地区全年阴雨天气居多，寻找晴空的遥感影像是进行地物遥感监测的第一步，为了方便广大水环境遥感从业人员从历史影像中快速寻找晴空天气。我对2012年-2019年的各大湖泊每日云量进行了统计（一般选取上午11时-下午3时期间成像的卫星数据），前期制作的湖泊数目有限，后期会不断扩充。

正文

简易云量算法

为了省去大量数据下载的时间，云量的计算就不用卷云波段等复杂的多波段算法，简单基于卫星数据真彩色合成影像计算云量。内陆湖泊区域的云和水体比较容易区分：云覆盖区为亮白色或灰白色，水体则呈蓝绿色、蓝黑色、黄棕色等其它颜色。根据以上规律建立如下的判别规则：

其中red、green、blue分别为红绿蓝三个波段的RGB值（uint8），std([red, green, blue])为RGB值的标准差。

选择几景样例数据判别结果如下：

其中黄色区域代表识别出的云覆盖区域，可以看到此处建立的判别规则在各种环境下识别较为精确，稳定性良好。
之后各个湖泊的云量计算和统计均在此算法基础上进行。

太湖

太湖作为我国第三大淡水湖，是江苏无锡等市的重要饮用水源地之一，但是近些年的水环境状况一直不容乐观。太湖水体富营养化严重，氮磷含量超标，每年都会周期性地发生蓝藻水华、湖泛等生态灾害事件。同时湖东的围网养殖区、水生植被是遥感地物识别的理想研究对象。