Wolkenbedeckung

Engl. cloud cover; als bildqualitätsbezogener Parameter spielt die Wolkenbedeckung bei der Nutzung und beim Erwerb von Satellitenbildszenen eine wichtige Rolle. Optische Bilder werden durch das Vorhandensein von Wolken über dem interessierenden Gebiet gestört. Beim Kauf von archiviertem Bildmaterial stellen Betreiber eine Vorschaugrafik mit reduzierter Auflösung ("Quicklook") zur Verfügung, um vor dem Kauf zu prüfen, ob keine Wolken den interessierenden Bereich auf dem Bild verdecken. Bei der Bestellung neuer Bilder kann der Kunde einen maximalen Prozentsatz der Wolkenbedeckung verlangen. Der Kunde erhält ein geschätztes Zeitfenster für den Erwerb, wodurch die Wahrscheinlichkeit, ein wolkenfreies Bild zu erhalten, maximiert wird. Wenn die Beobachtung erfolglos bleibt, können die Satellitenbetreiber ein anderes Zeitfenster oder die Abnahme der erworbenen Bilder vorschlagen.

Wissenschaftler benötigen bei der Nutzung von Satellitenbildern oft eine wolkenfreie Sicht auf die Welt. Dies ist jedoch fast unmöglich, wenn man nur ein einziges Bild aufnimmt, da fast 70% des Globus zu einem bestimmten Zeitpunkt von Wolken bedeckt sind.

Es wurden mehrere Methoden entwickelt, um die Wolkendecke zu entfernen. Ein heute üblicher Ansatz ist die Pixelsortierung, bei der mehrere Bilder verwendet und Bilder ausgewählt werden, die nicht zu dunkel (z.B. Schatten) oder zu hell (z.B. Wolkendecke) sind. Mit der schnelleren Berechnung und der Verbesserung von Methoden des maschinellen Lernens, wie z.B. Random-Forest-Techniken, ist es viel einfacher geworden, viele Bilder nahtlos zusammenzufügen, anstatt immer nur ein Bild auf einmal. Dies hat den Vorteil der Kantenglättung, bei der die Kanten durch die Datenkombination mehrerer Bilder nahtlos erscheinen, anstatt offensichtlich zusammengeführt zu werden, wenn nur ein Bild verwendet wird. Durch das Kombinieren der Daten, selbst aus verschiedenen Jahreszeiten, beginnen die Bilder über die Zeit hinweg ähnlich auszusehen, so dass der Eindruck eines einzigen Bildausschnitts entsteht, der keine Wolkendecke aufweist. Darüber hinaus könnten Daten von verschiedenen Satellitensystemen, einschließlich Landsat, zusammen mit neueren Systemen bei den Datenfusionsmethoden verwendet werden. Bei solchen Ansätzen handelt es sich um Formen der automatisierten Klassifizierung mit Hilfe des Maschinenlernens, bei der einfach viele Bilder aufgenommen und die Szenerie auf der Grundlage von Musterbeobachtungen von Pixeln in derselben Szene über die Zeit hinweg zusammengefügt wird, wobei Ähnlichkeiten von Pixeln verglichen werden. Dies ähnelt sehr der Art und Weise, wie heute beliebte Earth Viewer, z. B. Google Earth verwendet werden.