Ảnh vệ tinh là nguồn dữ liệu đa dạng và phong phú, với các mức độ chi tiết khác nhau theo không gian và thời gian, và thường được sử dụng để giám sát biến đổi khí hậu, thảm họa, quản lý tài nguyên nước của lưu vực sông và các vùng đất ngập nước. Tuy nhiên, mây và bóng mây thường che phủ một phần diện tích của hầu hết các ảnh vệ tinh, đòi hỏi cần phải có những xử lý đặc biệt để cải thiện độ chính xác và để thể hiện kết quả một cách tốt nhất. Trong bài báo này, phương pháp xử lý mây và bóng mây theo thời gian bao gồm ba bước chính (i) hiệu chỉnh hệ số bức xạ, (ii) xác định và nhận diện các pixels có mây và bóng mây, (iii) khôi phục lại các pixels có mây và bóng mây sử dụng dữ liệu từ ảnh tham khảo) đã được thực hiện trên nền tảng của Google Earth Engine sử dụng ngôn ngữ lập trình Java Script, và sau đó nó được áp dụng để loại bỏ mây và bóng mây trong 35 ảnh Landsat 5/8 (với tỷ lệ che phủ của mây và bóng mây nhỏ hơn 10%) được thu thập từ năm 1984 đến 2018. Kết quả thể hiện rằng phương pháp xử lý mây và bóng mây theo thời gian đã được xây dựng và áp dụng thành công cho tập ảnh Landsat 5/8 đã lựa chọn. Đồng thời, một cải tiến lớn về khả năng tính toán so với việc sử dụng các phần mềm truyền thống như ENVI và một tiềm năng lớn để xử lý ảnh vệ tinh với tỷ lệ không gian rộng lớn cũng đã được thể hiện. Hơn nữa, sử dụng nền tảng GEE còn cho phép tận dụng tất cả các ảnh vệ tinh để xem xét sự phân bố theo không gian và sự thay đổi theo thời gian của các yếu tố quan tâm liên quan.

Satellite images provide a source of data given its spatial and temporal coverage with different level of detail, and are often used in monitoring climate changes, disasters, water management in river basins and wetlands. However, cloud and cloud shadow cover on most satellite images, requiring a special handling in order to improve the accuracy and to have more representative results. In this paper, a multi-temporal cloud removal method (consisting of three main steps (i) radiometric correction, (ii) cloud and cloud shadow detection, and (iii) image reconstruction) was implemented on the Google Earth Engine (GEE) cloud computing platform using Java Script language, and then it was applied to remove cloud and cloud shadow in 35 Landsat 5/8 images (in which the area of cloud and cloud shadow is less than 10% of total image area) that were collected from 1984 to 2018. The results showed that the multi-temporal cloud removal method was implemented and applied suceessfully to all selected Landsat 5/8 images of the domain of interest. A great improvement of computing capacity in comparison with the use of traditional softwares such as ENVI and a great potential for processing satellite images with regional large-scale mapping were also observed and presented. Futhermore, the use of GEE platform allows for using all available satellite images to investigate spatial distribution and temporal variation of the relevant field of interest.