LS-WTSVM的遥感多光谱影像云检测

• 作者: 张学敏 潘煜天 胡根生 陈长春
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Landsat7影像 云检测 多分类 最小二乘小波孪生支持向量机 小波核
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与自动化
• 页码范围: 48-55
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2014.01.008

摘要

研究基于最小二乘小波孪生支持向量机(least squares wavelet twin support vector machines,简称LS-WTSVM)的遥感多光谱影像云检测.首先根据云在不同波段中大气的辐射特点,结合Landsat7 ETM+影像数据的光谱特性获得云像元的光谱特征,再通过提取每个图像块的灰度共生矩阵得到相应像元的纹理结构特征,根据像元的光谱特性和纹理结构特征构造特征向量,最后利用最小二乘小波孪生支持向量机多分类算法进行Landsat7 ETM+影像像元的云检测,实现不同类型云区的多分类识别.仿真实验结果表明,该算法能准确地检测出多光谱影像中的厚云和薄云.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡根生	安徽大学电子信息工程学院	31	215	7.0	14.0
2	潘煜天	安徽大学电子信息工程学院	2	17	2.0	2.0
3	陈长春	安徽大学电子信息工程学院	1	11	1.0	1.0
4	张学敏	安徽大学电子信息工程学院	3	42	3.0	3.0