本文選題：云檢測(cè) + 大尺度自適應(yīng)匹配閾值(LS-AMTH)　； 參考：《光電子·激光》2017年07期

【摘要】：為解決現(xiàn)行云地檢測(cè)算法不適用于亞米級(jí)全色遙感影像云地檢測(cè)的問題,提出一種大尺度自適應(yīng)匹配閾值(LS-AMTH,large-scale adaptive matching threshold)算法。算法構(gòu)建包含光譜、紋理與邊緣特征的特征參量集,利用提升算法對(duì)影像子塊進(jìn)行大尺度云地分類;之后對(duì)大尺度分類所得云地子塊進(jìn)行閾值的自適應(yīng)匹配選擇,最終實(shí)現(xiàn)像素級(jí)云地區(qū)域檢測(cè)并統(tǒng)計(jì)云地占比。試驗(yàn)表明,針對(duì)亞米級(jí)全色影像,本文算法準(zhǔn)確度達(dá)97.3%,在復(fù)雜云地混合區(qū)域取得良好檢測(cè)效果。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current cloud detection algorithm is not suitable for sub-meter panchromatic remote sensing image cloud detection, a large scale adaptive matching threshold LS-AMTHlarge-scale adaptive matching threshold) algorithm is proposed. The algorithm constructs feature parameter sets including spectral, texture and edge features, uses lifting algorithm to classify image subblocks on a large scale, and then adaptively matches the threshold values of cloud subblocks obtained from large-scale classification. Finally, the pixel level cloud area detection and statistics cloud area ratio. The experimental results show that the accuracy of this algorithm is 97.3 for sub-meter panchromatic images, and good detection results are obtained in the mixed regions of complex clouds and ground.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家“863”計(jì)劃(2014AA7012019)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1962142