Cloud Detection and Thin Cloud Calibration in NOAA AVHRR Images with Fuzzy Logic

RÉSUMÉ Un ensemble important de données de température de surface de la mer (TSM) dérivées d'images du satellite NOAA-AVHRR, ainsi que mesurées par des bouées météorologiques de surface, sont comparées pour la période allant d'avril à août 1997 dans la région côtière de la C.-B. L'influence d'épais nuages sur les données est détectée en utilisant des seuils de réflectivité de la lumière visible ainsi que la température apparente de surface dérivée des bandes 1 à 5 du AVHRR. La concordance entre les deux ensembles de température de l'eau est d'environ 1.25 °C RMS. La concordance est améliorée lorsque la formule globale standard d'extraction pour les TSM du satellite est modifiée en respect des conditions de cette région. Il est assumé que des erreurs résiduelles sont présentes dû à la présence de nuages minces non détectés. Suivant le principe de mathématiques floues, les conditions de “nuages minces” et “ciel clair” sont définies en termes de la différence de TSM entre l'image satellite et les données des bouées. La relation d'implication floue R est déterminée entre nuages minces/ciel clair et les données de différentes bandes du AVHRR (ch2, ch2/ch1 et T3-T4). La distribution de nuages est classifiée en utilisant R, et de nouvelles formules d'extraction des TSM sont dérivées sous les conditions de nuages minces et ciel clair séparément. Il est démontré que les formules classifiées donnent de meilleurs résultats que le modèle standard global de NOAA dans cette région. La précision de l'extraction des TSM est grandement améliorée (de 1.12°C à 0.69°C) et l'image satellite est utilisée plus efficacement, puisqu'une plus grande région recouverte de nuages minces est récupérée.