利用阴影指数和方位搜索法检测Landsat 8 OLI影像中云影

Landsat 8 OLI影像已成为重要的数据源，但受云及云影的影响较大，降低了数据的可用性，因此，快速识别云及云影，为后续的数据恢复有着积极的应用价值。通过构建云指数（CI）、归一化暗像元指数（NDPI）和比值阴影指数（RSI），采用阈值法和方位角搜索法，以两景Landsat 8 OLI影像（一景试验影像，另一景验证影像）为例进行云及云影检测。每类随机选取200个样点进行精度分析，结果表明：CI可快速区分OLI影像中的云区与非云区，厚云样本点正确识别率达到99%；NDPI与归一化植被指数（NDVI）构建的比值阴影指数RSI放大了水体、云影与其他阴影间的差异，更便于区分；方位搜索合理设置搜索方位角和搜索距离，简化了云影与云的相对关系模型，可准确区分水体与云影，两者的正确识别率都超过93%，弥补了阈值法的局限性。本方法可行快捷，为OLI影像的后续应用提供了基础，可有效提高其利用精度