云检测阈值自动生成(CDAG)算法是一种自动生成阈值的云检测方法,这种方法是使用预先准确确定出云和晴空像元的AVIRIS高光谱数据模拟出不同传感器的云和晴空像元数据,据此生成它们的云检测阈值。这种方法具有自动化程度高、云检测效果好等优点。但是在原数据库的构建中,由于AVIRIS数据集中雪像元较少,导致云和雪的识别存在较大的误差。为了解决该问题,从待测数据中提取大量不同类型的雪像元,加入模拟得到的多光谱数据集中,生成新的云检测阈值,阈值生成中使用了单波段反射率、多波段反射率组合参数等作为云检测算法的输入参数。使用2013—2017年青藏高原地区多景典型Landsat8陆地成像仪(Operational Land Imager, OLI)影像进行实验验证。结果显示,在积雪覆盖的区域平均云像元识别正确率达到93.11%,对包括雪在内的晴空像元的漏判率降低到4.35%,表明此方法能有效避免雪的影响,实现高精度的云检测。
