fmask云检测 matlab_ENVI5.4中的云检测/掩膜工具

ENVI5.3.1新增云自动检测工具，支持Landsat4-5 TM，Landsat7 ETM+，Landsat8 OLI/TIRS和NPP VIIRS 传感器数据，可生成云掩膜文件，使用Fmask3.2算法。需要输入多光谱波段的大气表观反射率图像，亮温和卷云波段大气表观反射率图像为可选择的输入。

ENVI5.4中对该工具进行了重新设计和增强，用户不用提前做定标和layerstacking，工具会自动进行定标以及选出相应的波段来生成云掩膜文件，增加了对Sentinel-2 Level-1C数据的支持。

下面我们对一景Landsat8数据进行云检测。

(1)打开一景L1T级别的Landsat8数据，如下图所示，包括了一些云。

(2)在Toolboxs中，启动/Feature Extraction/Calculate Cloud Mask Using Fmask Algorithm工具。

(3)在启动的Calculate Cloud Mask Using Fmask Algorithm面板中，点击

按钮，选择一景图像中的多光谱、热红外和卷云波段。

注：选择热红外和卷云波段可以提高云检测精度。

(4)设置其他参数：

Kernel Size：设置云区域向外扩展的大小，也就是在初始云检测结果上，向外延伸一定的像素，这个值越大，向外延伸的范围就越大。

Cloud Probability Threshold：设置云-无云陆地和水域可能性阈值，这个值越大，可能检测的云区域越小。

图：Calculate Cloud Mask Using Fmask Algorithm面板

(5)单击OK执行处理，得到一个Cloud和Not Cloud的分类图。

图：Landsat8数据和云检测结果

得到的云检测结果可以直接对源图像进行掩膜处理.

(1)选择File > Save As > Save As (ENVI, NITF, TIFF, DTED).

(2)在文件对话框中选择多光谱数据，点击Mask按钮。

(3)选择云检测结果作为掩膜文件。

(4)选择相应的输出的格式和路径，点击OK输出。

得到的图像结果，有云区域的像素值变成nodata，当对这个图像进行快速大气校正时候，有云区域的像素将不对大气校正产生影响，提高大气校正精度。

图：云检测结果应用于多光谱图像

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