Форумы GIS-Lab.info

Есть ли нормально работающий алгоритм?

Нашел алгоритм, но он работает как-то криво...
Ссылка на статью: remotesensing-08-00666.pdf

Вот я сначала перевожу *_BN.jp2 в tif:
gdal_translate -of GTiff
потом меняю размер:
gdalwarp -tr 10 10 -r cubic
Потом, вот на 1 этапе (цифра 9) мы проверяем что
пиксель *_B03 < 0.319*65535: если да -> переходим на этап 10, а если нет на этап 16... и т.д.

проверил на нескольких снимках... выходит бред. Неправильно показует... Вместо воды - тень, вместо clear облако и т.д. В статье написано, что данный алгоритм должен квалифицировать с точностью 91%. Может, я ошибаюсь по поводу 0.319*65535? Не понял как сравнить значение пикселя с < 0.319... И других.

Можете подсказать рабочий алгоритм

DarkPower писал(а):пиксель *_B03 < 0.319*65535:

в статье такого нет. Зато есть что-то про

Techniques based on top-of-atmosphere reflectance spectra

вы в чем считали, в попугаях (DN) или TOA reflectance ?

В Dn

gamm писал(а):вы в чем считали, в попугаях (DN) или TOA reflectance ?

Как перевести DN в TOA?
Просто снимок Sentinel-2 L1C
Не знаю где найти эти REFLECTANCE_MULT_BAND_x и REFLECTANCE_ADD_BAND_x

Нашел ответ...TOA = DN/QUANTIFICATION_VALUE
Правильно?

Я пользуюсь Fmask.
По поводу воды\снега не скажу, но качество облаков\теней ~85-95 %. К тому же очень адекватное комьюнити, был ряд проблем с Сэнтинелом, связывался и с разработчиком алгоритма для сентинэла, и с разработчиками пайтоновской библиотеки FMask, получил развернутые ответы и все вопросы были решены, как-то так.

Malyuk_M писал(а):Я пользуюсь fmask

Хорошая штука, для Landsat использовал, почти всегда адекватно срабатывает.

Malyuk_M писал(а):связывался и с разработчиком алгоритма для сентинэла, и с разработчиками пайтоновской библиотеки FMask

Я так понял много кто на питон переписал fmask, вы какую библиотеку имеете в виду?