高分辨率遥感影像中云和似云目标的自动区分

• 作者: 李爱勤 王环东 王静怡 胡翔云
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 云检测 似云目标 支持向量机 均值漂移分割
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0184

摘要

云的存在会对遥感影像的处理及目标识别等产生影响,因此,自动提取云对高分辨率卫星影像的应用具有重要意义.高分影像上更加复杂的云的细节形态及似云目标的干扰,使得高分影像的自动云提取难以达到实用水平.本文以雪地为例,选取形状、纹理和边缘3个差异化特征作为云与似云目标区分的关键,提出了一种区分高分辨率遥感影像中云和似云目标的云检测算法.首先利用Wallis滤波对输入影像进行预处理,增强影像中不同尺度的影像纹理模式;然后对影像进行快速稳定的均值漂移分割,利用灰度和纹理特征构成支持向量机的第一层分类器,将分割后的区域对象分成"云"和普通地物,再利用边缘、形状、纹理等特征结合灰度特征构成支持向量机的第二层分类器,将"云"区分为云区和似云目标;最后使用Grab-cut对云检测结果进行边缘迭代精化.本文算法取得了优良的试验结果,证明了算法在似云目标干扰下对高分辨率遥感影像进行精确云检测的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王静怡	武汉大学遥感信息工程学院	11	8	2.0	2.0
2	胡翔云	武汉大学遥感信息工程学院	16	176	6.0	13.0
3	李爱勤		7	18	3.0	4.0
4	王环东	武汉大学遥感信息工程学院	2	13	2.0	2.0