【摘要】：鑒于遙感影像上云的存在是影響影像質(zhì)量判定的一個(gè)重要因素,對(duì)下墊面地物的識(shí)別與分類造成困難,降低了影像的利用率,分析了不同類型的云斑在資源三號(hào)衛(wèi)星影像上的光譜亮度特征與直方圖曲線分布特征,使用灰度共生矩陣提取云的紋理特征,依次構(gòu)建云的光譜特征和紋理特征的判別準(zhǔn)則,采用決策樹(shù)分類法識(shí)別檢測(cè)含云量,提出了一種針對(duì)資源三號(hào)衛(wèi)星影像云量判讀的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠定性定量地判讀出資源三號(hào)衛(wèi)星影像上不同類型的云含量,正確率高達(dá)96%以上,具有效果好且速度快的特點(diǎn)。
[Abstract]:In view of the fact that the existence of cloud on remote sensing images is an important factor affecting the quality of images, it is difficult to recognize and classify underlying objects, and the utilization ratio of images is reduced. The spectral luminance characteristics and histogram curve distribution characteristics of different types of cloud spots in resource 3 satellite images are analyzed. The texture features of clouds are extracted by gray level co-occurrence matrix, and the criteria of cloud spectral features and texture features are constructed in turn. In this paper, a decision tree classification method is used to identify and detect cloud content, and an algorithm is proposed to judge the cloud volume of the satellite image of resource 3. The experimental results show that the algorithm can quantitatively and qualitatively judge the cloud content of different types in the satellite image of Resource-3, and the correct rate is over 96%. The algorithm has the characteristics of good effect and fast speed.
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院;國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(310826161009、310827162025) 國(guó)土資源部退化及未利用土地整治工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(SXDJ2017-7)
【分類號(hào)】：TP753

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本文編號(hào)：2125317