REMOTE SENSING

단일영상 마스킹 및 정규화(3)

유병혁 2011. 12. 6. 19:44

각각의 LTSS에 구름피복이 최소인 영상을 선택하더라도, 특정지역의 지속적인 구름조건으로 인해 일부 영상은 필연적인 구름 화소를 포함하고 있다(Huang
et al., 2009a, Table 3).

구름 화소는 일반적으로 높은 밝기 값과 낮은 녹색 값을 가지고 있다.

구름 아래의 실제 지표 조건과는 상관없이 구름 화소는 대부분 비산림으로 지도화될 것이다.

그리고 산림변화분석에서는, 산림을 덮고 있는 구름이 산림교란으로 지도화될 것이다.

산림을 덮고 있는 구름 그림자 또한 교란으로 지도화될 수 있는데, 이는 그림자 아래 산림의 분광신호가 가시광선 상 산림의 그것과 꽤 다르기 때문이다.

 

몇 가지 구름 마스킹 알고리듬들은 저해상도 영상에 적용을 위해 개발되어 왔다 (e.g. Simpson & Gobat, 1996; Ackerman et al., 1998; Stowe et al., 1999; Hutchison et al.,
2005; Luo et al., 2008).

Landsat 7에 대하여, 자동구름피복평가(ACCA) 알고리듬은 각각의 영상 내 구름피복 비율을 예측하기 위해 개발되어 왔다 (Irish, 2000; Irish et al., 2006).

VCT에서 사용된 마스킹 알고리듬은 관측된 구름과 그림자의 특징에 기초한다.

구름은 일반적으로 반사 밴드에서는 밝게 나타나며 열 밴드에서는 낮게 나타난다.  

 

그림 4. 구름은 일반적으로 (a)반사 밴드에서는 밝은 값을, (b)열 밴드에서는 낮은 값을 나타낸다.

구름 화소는 (c)적색-온도 공간에서 구름 경계, 즉 일련의 선형경계로 정의되는 임계치를 통해 구름이 없는 상태의 관측을 분리할 수 있다.

구름 경계는 식별된 구름화소로부터 2-화소 버퍼를 통해 추출되며, 그림자는 (d)조도 기하학에 따라 식별된 구름 및 구름경계 화소로부터 투영된 방향에서 식별된다.

 

(c)온도-적색 밴드 공간에서, 일부 구름영상은 좌측 상부에서 우측 하부까지 확장된 점들의 길게 늘인 형태의 군집을 형성한다. 

식생의, 구름이 없는 관측은 좌측 상부 끝 근처에 위치하며 구름 화소는 우측 하부 끝단으로 위치된다.   

구름 경계라 불리는 일련의 선형경계에 의해 정의된 임계치를 사용하여, 구름 화소는 구름이 없는 관측과 분리된다(c-d).

이러한 경계는 대부분의 구름 유형들을 식별하는데 사용될 수 있다.

예컨데, 고지대 권운은 필연적으로 매우 밝은 값을 가지나, 종종 매우 낮은 값을 가지고 있다 (Huang et al., in press).

 

각각의 구름 화소에 대하여, 구름 높이는 그것의 온도와 정규 체감률을 사용하여 계산된다 (Smithson et al., 2008).

구름의 그림자 위치는 태양 조도 기하학과 계산된 구름 높이에 따라 예측된다.

그러나 넓은 구름 부분들에 대하여, 일부 구름화소의 그림자는 다른 구름화소에 의해 덮일 수 있다.

따라서, 어두운 그림자 화소만이 실제 그림자로 예측된다. 구름 및 그림자 알고리듬에 대한 상세 기술은 Huang et al. (in press)에서 제공된다.