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摘要:
云是遥感图像分析处理的一大障碍,为了解决这一问题,基于高分1号遥感影像光谱和纹理的多维特征信息,提出一种综合优化的云检测方法.针对光谱检测出的似云区域,采用新的子图分割方法,结合动态阈值设置,有效提高了纹理检测的正确率.由于固定的光谱阈值设置和纹理检测都无法获取复杂环境下的云层边界信息,算法采用大津法予以修复.结果表明,可有效地检测出影像中的云覆盖区域,实现薄云、厚云以及厚云边界信息的最佳提取.
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关键词云
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文献信息
篇名 综合高分卫星图像多维特征的云检测方法
来源期刊 大气与环境光学学报 学科 工学
关键词 多光谱 纹理特征 云检测
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 光学遥感
研究方向 页码范围 465-473
页数 9页 分类号 TP346|TP347
字数 5837字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6141.2017.06.008
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 杨世植 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室 40 452 11.0 20.0
2 夏雨 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室 3 59 3.0 3.0
6 崔生成 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室 15 37 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
多光谱
纹理特征
云检测
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
大气与环境光学学报
双月刊
1673-6141
34-1298/O4
大16开
合肥市1125信箱
26-145
1988
chi
出版文献量(篇)
1081
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5
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5163
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