基于边缘特征和AdaBoost分类的遥感图像云检测

• 作者: 尹东 张海堂 张荣 王奎
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 云检测 边缘特征 AdaBoost 邻域修正
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 图像与数据处理
• 页码范围: 263-268
• 分类号: TP79
• 语种: 中文

摘要

传统遥感图像云检测方法在处理山地、雪地、暗云等场景时极易发生错判,准确度较低.通过对遥感图像中云与地物的不同特点进行分析,提出一种新的遥感图像边缘特征描述方法,结合图像的边缘特征和灰度特征使用AdaBoost分类器进行云图分类,并利用图像的空间相关性对分类结果进行修正.经10万余幅图像测试结果表明:该算法与传统算法相比准确度极大提高,正确率达到96％以上,且运算速度快,满足实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张荣	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	119	1565	22.0	32.0
2	尹东	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	59	588	15.0	22.0
3	王奎	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	4	70	3.0	4.0
4	张海堂		5	57	5.0	5.0