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摘要:
针对现有图像能见度测量方法存在目标物架设复杂和物理量解算困难的问题,该文提出一种简单有效的基于图像特征的大气能见度估算方法.采用图像梯度和对比度作为能见度的特征变量,将图像感兴趣区进行分窗处理后,利用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)两种算法建立能见度数值与图像特征的关系模型.结果表明,图像梯度和对比度特征能够准确反映能见度数值大小;窗口总数对模型精度有影响.窗口总数小于35时SVM算法优于RF算法;在窗口总数为70、窗口大小为140×10时,RF算法的像素精度最高,最优模型决定系数R2为0.965,均方根误差为658.13 m.
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文献信息
篇名 基于图像特征的大气能见度估算方法
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 能见度 梯度 对比度 支持向量机 随机森林
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 552-559
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 5259字 语种 中文
DOI 10.14177/j.cnki.32-1397n.2018.42.05.007
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 石玉立 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院 16 64 5.0 7.0
2 王彬 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院 2 1 1.0 1.0
3 卜帆 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院 2 7 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
能见度
梯度
对比度
支持向量机
随机森林
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
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
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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