10.16208/j.issn1000-7024.2022.05.027
基于偏好型支持向量机的遥感图像云检测技术
针对以往遥感图像云检测方法对雪地等特殊地貌识别效果不理想的问题,基于偏好型支持向量机(preference sup-port vector machine,PSVM)提出一种云检测技术.利用图像的灰度特征和纹理特征,提取图像的能量、对比度、逆差矩、熵、自相关性以及平均灰度值6个分类指标,使用偏好训练的方式,提高对云和普通地貌的识别准确率,准确区分云和雪地等特殊地物.实验结果表明,PSVM方法综合识别准确率达到了97.66%,特殊地貌识别准确率达到了99.31%,相比于传统的云检测算法性能提升显著.
云检测、支持向量机、遥感图像、Landsat卫星、纹理特征
43
TP391.41(计算技术、计算机技术)
民用航天技术十三五预先研究基金项目B0204
2022-05-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1404-1411