NOAA-AVHRR画像からのクラスタリングを用いた雲領域の検出

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概要

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衛星画像から海表面温度(SST)、地表面温度、植生指標などを求めるためには、雲の影響を除去しなければならない。一方、気象学の立場では雲そのものが関心対象となったりもする。それらの第一歩として、衛星画像からの雲の検出が必要となってくる。しかし、雲は季節や時刻、場所、その他の条件によって変化が大きく、また雲の境界が検出しにくいなどの問題があり、検出の自動化を困難にしている。雲検出の自動化アルゴリズムとしてヨーロッパで用いられているAPOLLOと呼ばれるものがあるが、ヒューリスティックな面があり、そこで用いられているパラメータは北西ヨーロッパにおいて経験的に得られた値となっている。本稿では、クラスタリングと、従来行なわれてきた温度によるしきい値処理に緯度による補正を行なったものを併用して、NOAA-AVHRR画像から雲検出を行う試みについて述べる。
1995-03-27

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