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摘要:
云的自动检测和分类识别是所有卫星遥感资料应用的第一个步骤.基于Logistic回归模型的云图处理方法被用于FY-2C卫星云图的处理.利用逐步回归方法对云图的灰度及纹理特征进行提取,并计算出每个特征的回归系数;利用提取的特征进行云检测实验.将实验结果与地面观测资料进行对比,表明Logistic回归模型对云图处理是有效的,并且与传统的动态阈值分割方法相比,云检测的效果更好.
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文献信息
篇名 Logistic回归模型在卫星云图云检测中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 Logistic回归 卫星云图 云检测 特征提取
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 18-21,28
页数 分类号 TP391.41
字数 5710字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.04.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕红 南京信息工程大学数理学院 15 72 5.0 8.0
2 费文龙 京理工大学计算机科学与技术学院 16 50 4.0 6.0
6 韦志辉 京理工大学计算机科学与技术学院 1 13 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
Logistic回归
卫星云图
云检测
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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