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基于支持向量机landsat多光谱影像云检测算法研究
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安徽大学硕士学位论文 ㈣扩 摘要 Landsat卫星影像广泛应用在资源调查、农业生产、环境监测、生态保护等
领域。由于受到天气条件的影响，影像往往存在一些区域被云层覆盖，严重影响 了影像的判读。准确地检测出Landsat卫星影像中的云层，对影像后续的分类、
识别以及目标检测等进一步处理和应用具有重要的意义。 本文通过提取Landsat卫星多光谱图像云层和地物特征，针对不同的云层检
测应用需求，利用不同的支持向量机分类算法，对Landsat卫星图像的云检测问
题进行了研究。主要的研究内容及研究成果包括以下几个方面： 1．介绍了Landsat卫星遥感图像云检测的研究目的与意义、国内外研究现状
等。简介了支持向量机分类原理和孪生支持向量机算法。 2．针对单波段或者部分波段Landsat卫星多光谱图像，提出一种基于最小二
乘孪生支持向量机的云检测方法。先根据云在不同波段中的大气辐射特点，结合
Landsat7 ETM+影像数据的光谱特性获得像元的光谱特征；再通过提取每个图像
块的灰度共生矩阵得到相应像元点的纹理结构特征，以像元的光谱特性和纹理结
构特征构造特征向量；最后利用最小二乘孪生支持向量机分类器进行Landsat7
ETM+影像像元的云层检测，实验结果表明了方法的有效性。
结合的云检测方法。首先利用ACCA方法对Landsat遥感图像进行云检测，将图
像像元分成云像元、非云像元和待定像元；然后从Landsat遥感图像数据库中提
取己知内容信息的图像像元点光谱特征作为WSVM的输入特征向量，通过建立
关于训练样本中心距离的权重函数来获得样本的权重系数；最后利用改进的
WSVM方法进行影像像元的云层检测。实验结果表明，该方法将待定像元中
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遥感图像云检测文献阅读报告_天文地理_自然科学_专业资料
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3秒自动关闭窗口Landsat TM/ETM +数据的云掩膜产品生成算法--《矿山测量》2015年02期
Landsat TM/ETM +数据的云掩膜产品生成算法
【摘要】：文中介绍了美国地质勘探调查局(United States Geological Survey:USGS)针对Landsat TM/ETM+数据所开发的一种自动化厚云检测算法(Automatic Cloud Cover Assessment:ACCA)。该算法以TM/ETM+传感器的热波段数据为基础,并通过两个以热波段数据为处理核心的过滤步骤来识别出最终的云像元。ACCA算法的主要特点是能够针对厚云高亮低温的特性并结合多个综合性特征阈值来有效检测出图像中的云团,此外对于云边界廓线的定位精度也较高。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：P237【正文快照】：
遥感影像上的云类型大致可以分为薄云和厚云两种。薄云虽然使图像变得模糊,但仍包含一定的有效信息。厚云在可见光波段具有很高的反射特性,同时在近红外波段吸收作用明显,因而其主要的物理特性是高反射与低温度。厚云检测是利用厚云在反射光谱、温度表现、形状等方面的特征将
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