结合图像特征的支持向量机高分一号云检测

编号 zgly0001721288

文献类型 期刊论文

文献题名 结合图像特征的支持向量机高分一号云检测

作者 栗旭升  刘玉锋  陈冬花  刘赛赛  李虎 

作者单位 新疆农业大学草业与环境学院  滁州学院计算机与信息工程学院  安徽师范大学地理与旅游学院  新疆师范大学地理科学与旅游学院 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2020年03期

年份 2020 

分类号 TP751  TP181 

关键词 云检测  支持向量机  特征提取  高分一号 

文摘内容 针对高分一号8 m空间分辨率多光谱数据应用中云层影响信息提取精度与影像利用率等问题,提出了一种结合影像光谱特征与纹理特征的支持向量机云检测方法。基于高分一号8 m数据,利用灰度共生矩阵提取其纹理特征,以云与地物的光谱特征和纹理特征构造特征向量,采用支持向量机方法对高分一号数据进行云检测。研究表明,该方法对各类云层检测的查准率与查全率均分别保持在99.2%和93.9%以上,错误率控制在1.1%以下,明显优于利用传统支持向量机与最大似然值法的云检测算法,说明该方法能够很好地检测出影像中的云层,且由于结合了图像纹理及光谱特征,理论上具有一定的普适性。