图学学报
圖學學報
도학학보
Journal of Graphics
2014年
5期
768-773
,共6页
遥感图像%灰度特性%云分类%云检测
遙感圖像%灰度特性%雲分類%雲檢測
요감도상%회도특성%운분류%운검측
remote sensing image%gray character%cloud classification%cloud detection
为了有效减小云层遮盖对遥感图像数据利用率的影响,提出了一种基于灰度特性的算法,实现了遥感图像高效自动的云分类及云检测.该方法首先将大幅遥感图像切分成小块子图,然后统计子图灰度值的均值和方差,在此基础上将云分成无云、薄云和厚云三类,最后通过边缘检测算法,实现了对厚云影响范围的有效标记.对100幅典型水域遥感图像的实验测试结果表明:正确云分类判别率达到97％,误判率小于4％,漏判率小于2％,基本满足实时性需求,证明了该算法的有效性.
為瞭有效減小雲層遮蓋對遙感圖像數據利用率的影響,提齣瞭一種基于灰度特性的算法,實現瞭遙感圖像高效自動的雲分類及雲檢測.該方法首先將大幅遙感圖像切分成小塊子圖,然後統計子圖灰度值的均值和方差,在此基礎上將雲分成無雲、薄雲和厚雲三類,最後通過邊緣檢測算法,實現瞭對厚雲影響範圍的有效標記.對100幅典型水域遙感圖像的實驗測試結果錶明:正確雲分類判彆率達到97％,誤判率小于4％,漏判率小于2％,基本滿足實時性需求,證明瞭該算法的有效性.
위료유효감소운층차개대요감도상수거이용솔적영향,제출료일충기우회도특성적산법,실현료요감도상고효자동적운분류급운검측.해방법수선장대폭요감도상절분성소괴자도,연후통계자도회도치적균치화방차,재차기출상장운분성무운、박운화후운삼류,최후통과변연검측산법,실현료대후운영향범위적유효표기.대100폭전형수역요감도상적실험측시결과표명:정학운분류판별솔체도97％,오판솔소우4％,루판솔소우2％,기본만족실시성수구,증명료해산법적유효성.
