| 基于主成分分离方法的航空图像云检测 |
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| 引用本文： | 李应芸,徐忠彪,严佩升,杨冬琴. 基于主成分分离方法的航空图像云检测[J]. 测绘与空间地理信息, 2021, 44(10): 89-93. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2021.10.023 |
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| 作者姓名： | 李应芸 徐忠彪 严佩升 杨冬琴 |
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| 作者单位： | 昭通学院,云南 昭通657000 |
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| 摘 要： | 传统云检测方法未顾及云具有半透明性质的特点,直接从遥感图像中提取云特征用于云检测,降低了云检测精度.本文根据Mie散射理论构建云与地表信息的线性模型,即将一幅遥感图像看作是云与地表信息线性构成的,从整个纹理结构的角度看,云图像位于一个低维的子空间,首先采用主成分分析方法(PCA)构建云成分分离模型,从遥感图像中分离出云成分,其次采用局部二值模式(LBP)特征提取云成分的纹理作为特征向量,最后训练支持向量机分类器进行云检测.本文以755幅航空图像为实验对象,其中包含158幅有云区域,正检率达到90.69％,误检率9.31％,说明本文方法对航空图像云检测有一定效果.
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| 关 键 词： | 云检测 主成分分析 支持向量机 局部二值模式 云特征 |
Cloud Detection of Aviation Images Based on Principal Component Separation Method |
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| LI Yingyun,XU Zhongbiao,YAN Peisheng,YANG Dongqin. Cloud Detection of Aviation Images Based on Principal Component Separation Method[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2021, 44(10): 89-93. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2021.10.023 |
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| Authors: | LI Yingyun XU Zhongbiao YAN Peisheng YANG Dongqin |
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