47、多领域图像分析应用的技术与成果

多领域图像分析应用的技术与成果

1. 云分类分析图像序列

1.1 问题提出

全球臭氧监测实验（GOME）搭载在欧洲航天局的地球资源卫星（ERS - 2）上，使用差分吸收光谱法（DOAS）测量多种痕量气体的浓度。为了进一步处理这些数据，云的信息非常重要，因此需要一种云检测算法。

1.2 使用算法

• 数据基础 ：基于GOME仪器的高空间分辨率PMD数据，该数据给出了紫外线和可见光谱范围内三个波长区间的光强积分，可视为RGB值用于后续图像处理。
• 检测思路 ：云检测算法主要关注云的两个特征，即白度和在静态背景前形成移动层的特性。采用HSV（色调、饱和度和亮度值）颜色模型来测量白度，在该空间中定义一个表征云的子集。
• 阈值应用 ：通过在S - V颜色空间应用阈值实现高效检测。考虑到云的移动、形成和消散特性，SV值随时间几乎不变的可能属于背景，而变化的则属于云像素。
• 迭代算法 ：具体实现采用迭代算法，流程图如下：

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