基于神经网络和分形纹理的夜间浓雾遥感监测技术

• 作者: 张顺谦 杨秀蓉
• 来源期刊: 应用气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 分形理论 云雾分离
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 804-810
• 页数: 7页
• 分类号: P4
• 字数: 4340字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7313.2005.06.012

摘要

利用地物光谱信息和图像纹理信息作为地物分类识别标志,将分形理论和BP神经网络应用于夜间浓雾的遥感监测,使夜间浓雾的监测精度明显提高.与传统最大似然法(MLC)比较,晴空地表、雾区、云区的识别精度均有提高,特别是云区的识别精度提高了10%,基于灰度连通域的灰度加权计盒维数图像纹理提取技术使云雾边界的提取更加合理,文章最后对类的归并作了讨论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨秀蓉		5	51	4.0	5.0
2	张顺谦		11	137	8.0	11.0