| Titre | A new method for generating a clear-sky Landsat composite for cropland from cloud-contaminated Landsat-7 and Landsat-8 images |
| Auteur | Li, J; Wang, S |
| Source | International Journal of Digital Earth vol. 11, issue 5, 2017 p. 1-13, https://doi.org/10.1080/17538947.2017.1381189 |
| Image |  |
| Année | 2017 |
| Séries alt. | Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20150389 |
| Éditeur | Taylor and Francis |
| Document | publication en série |
| Lang. | anglais |
| DOI | https://doi.org/10.1080/17538947.2017.1381189 |
| Media | papier; en ligne; numérique |
| Formats | pdf; html |
| Programme | Science de la télédétection spatiale, Caractérisation de la surface terrestre |
| Diffusé | 2017 09 25 |
| Résumé | (disponible en anglais seulement)
A new method was developed in this study for producing a clear-sky Landsat composite for cropland from cloud-contaminated Landsat images acquired in a short
time period. It used Thiel-Sen regression to normalize all Landsat scenes to a MODIS image to make all Landsat images radiometrically consistent and comparable. Pixel selection criteria combining the modified maximum vegetation index and the modified
minimum visible reflectance selection methods were designed to enhance the pixel selection of land/water over cloud/shadow in the image compositing. The advantages of the method include (1) avoiding complicated atmospheric corrections but with
reliable surface reflectance results, (2) being insensitive to errors induced by image co-registration uncertainties between Landsat and MODIS images, (3) avoiding the lack of samples for the regression analysis using the full Landsat scenes (rather
than overlay regions), and (4) enhancing cloud/shadow detection. The composite image has MODIS-like surface reflectance, thus making MODIS algorithms applicable for retrieving biophysical parameters. The method was automatically implemented on a set
of 13 cloud-contaminated (>39%) Landsat-7 (Scan-Line Corrector-Off) and Landsat-8 scenes acquired during peak growing season in a crop region of Manitoba, Canada. The result was a 95.8% cloud-free image. The method can also substantially increase the
usage of cloud-contaminated Landsat data. |
| Sommaire | (Résumé en langage clair et simple, non publié)
Des travaux de terrain ont été réalisés à l'été 2013, afin de recueillir des réalités de terrain pour la cartographie de la couverture terrestre
dans la vallée Spiritwood, qui s'étend du sud-ouest du Manitoba (au Canada) au Dakota du Nord (aux États-Unis). La couverture terrestre dominante est l'agriculture, entremêlée de prairies et de forêts. La période d'acquisition des images Landsat est
importante pour cartographier cette région, car les types de cultures changent d'une année à l'autre, en raison de la rotation des cultures ou des stades phénologiques qui changent sur une brève période de temps. Cependant, aucune image Landsat
exempte de nuages n'a été prise au cours de l'été 2013. L'absence d'image Landsat sous ciel dégagé a motivé les auteurs à élaborer une méthode composite Landsat pour produire une image Landsat sous ciel dégagé à partir de plusieurs scènes Landsat-7
(correcteur de ligne de balayage [CLB] en mode arrêt) et Landsat-8 contaminées par des nuages (>39 %) acquises au cours de la saison optimale de croissance en 2013 dans cette région. La méthode a permis de produire une image exempte de nuages à 95,8
%, ce qui répond à nos besoins pour la cartographie de la couverture terrestre. La méthode offre une manière efficace de produire des images Landsat sous ciel dégagé de haute qualité, ce qui accroîtra l'utilisabilité des données Landsat
contaminées. |
| GEOSCAN ID | 297504 |
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