即可将网页分享至朋友圈
近日，资环学院定量遥感团队博士生邱实在遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》发表学术论文“Improving Fmask cloud and cloud shadow detection in mountainous area for Landsats 4–8 images”，其导师何彬彬教授为通讯作者和第二作者，美国德州理工大学（Texas Tech University）知名青年学者Zhe Zhu助理教授为共同通讯作者，电子科技大学为第一署名单位。
基于光学遥感影像的连续土地覆盖变化监测是目前遥感领域的研究热点之一，而云和云阴影的快速准确检测是其首要前提。该研究论文将DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）融入当前广泛使用的Fmask（Function of mask）云及云阴影检测算法，提出了一种更普适更精确的Landsat影像云及云阴影自动检测算法（MFmask，Mountainous Fmask）。MFmask不仅在地形起伏区域较Fmask具有更好的云及云阴影的检测效果，同时也适用于非地形起伏区域（部分结果如上图所示）。该算法使用温度线性递减率模型减弱高程变化对温度的影响，提升了云检测精度；通过二次投影方法校正云阴影在山体斜坡上的形状，并结合邻近云层预测云高度，提升了云阴影检测精度。
《Remote Sensing of Environment》是地球科学与遥感领域的顶级期刊，是唯一被列入中科院JCR一区的遥感期刊。2017年影响因子为6.265，五年影响因子为7.653。
论文链接：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425717303073
MFmask算法MATLAB软件下载地址：https://github.com/qsly09/MFmask
编辑：林坤 / 审核：林坤 / 发布：林坤
