Zoeken
Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.
Boekenmand
Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).
RSS
Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.
nieuwe zoekopdracht
Sunglint Detection for Unmanned and Automated Platforms
Garaba, S.P.; Schulz, J.; Wernand, M.R.; Zielinski, O. (2012). Sunglint Detection for Unmanned and Automated Platforms. Sensors 12(9): 12545-12561. dx.doi.org/10.3390/s120912545
In: Sensors. MDPI: Basel. e-ISSN 1424-8220
|   |
| Author keywords |
sunglint; empirical quality control; ocean colour; coastal and shelfseas; hyperspectral sensing |
| Auteurs | | Top |
- Garaba, S.P.
- Schulz, J.
- Wernand, M.R.
- Zielinski, O.
|
|
|
| Abstract |
We present an empirical quality control protocol for above-water radiometric sampling focussing on identifying sunglint situations. Using hyperspectral radiometers, measurements were taken on an automated and unmanned seaborne platform in northwest European shelf seas. In parallel, a camera system was used to capture sea surface and sky images of the investigated points. The quality control consists of meteorological flags, to mask dusk, dawn, precipitation and low light conditions, utilizing incoming solar irradiance (E-S) spectra. Using 629 from a total of 3,121 spectral measurements that passed the test conditions of the meteorological flagging, a new sunglint flag was developed. To predict sunglint conspicuous in the simultaneously available sea surface images a sunglint image detection algorithm was developed and implemented. Applying this algorithm, two sets of data, one with (having too much or detectable white pixels or sunglint) and one without sunglint (having least visible/detectable white pixel or sunglint), were derived. To identify the most effective sunglint flagging criteria we evaluated the spectral characteristics of these two data sets using water leaving radiance (L-W) and remote sensing reflectance (R-RS). Spectral conditions satisfying 'mean L-W (700-950 nm) < 2 mW.m(-2).nm(-1).Sr- 1' or alternatively 'minimum R-RS (700-950 nm) < 0.010 Sr-1', mask most measurements affected by sunglint, providing an efficient empirical flagging of sunglint in automated quality control. |
IMIS is ontwikkeld en wordt gehost door het VLIZ.
