【摘要】：針對(duì)獨(dú)立分量分析(ICA)模型在火山灰云遙感檢測(cè)中的不足,提出了一種改進(jìn)型ICA即變分貝葉斯ICA(VBICA)和支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合的火山灰云遙感檢測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)了火山灰云信息的近似分離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能夠從中分辨率成像光譜儀(MODIS)遙感圖像中檢測(cè)出火山灰云目標(biāo)信息,且總檢測(cè)精度和Kappa系數(shù)分別達(dá)到了88.4%和0.801 1,取得了較好的檢測(cè)效果。
[Abstract]:In view of the shortcomings of independent component analysis (ICA) model in remote sensing detection of volcanic ash clouds, an improved ICA remote sensing algorithm for pozzolanic clouds is proposed, which combines variable Bayesian ICA (VBICA) with support vector machine (SVM). The approximate separation of volcanic ash cloud information is realized. The experimental results show that the proposed algorithm can detect pozzolanic cloud target information in (MODIS) remote sensing image of medium resolution imaging spectrometer, and the total detection accuracy and Kappa coefficient are 88.4% and 0.801, respectively. Good detection results have been obtained.
【作者單位】： 上海大學(xué)計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院;上海市地震局;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41404024) 上海市科技發(fā)展基金資助項(xiàng)目(14231202600) 上海高校青年教師培養(yǎng)資助計(jì)劃項(xiàng)目(2014-2016)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2492856