基于数据挖掘的GF-1 遥感影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法研究

• 作者: 李劲华 王常颖 王蕊
• 来源期刊: 海洋学报（中文版）
• 学科: 工学
• 关键词: GF-1 绿潮 K-means算法 C4.5 决策树算法 自适应阈值
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 海洋技术
• 页码范围: 131-144
• 页数: 14页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-4193.2019.04.012

摘要

由于受到云雾的影响,可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限,特别是云覆盖较为严重的可见光影像,基本无法用于检测绿潮.即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的,由于其光谱反射值存在较大差异,依然很难采用同一阈值进行绿潮检测.基于此,为了提高可见光影像的利用率,实现不同云覆盖情况下,绿潮的高精度自适应阈值的自动检测,本文以GF-1 影像为数据源,首先采用K-means聚类和C4.5 决策树方法实现影像云覆盖情况的自动识别;其次,选取大量不同云覆盖情况下子图像样本(每个子图像样本中均包含绿潮和海水两类),分析得出不同云覆盖情况下绿潮和海水的区分阈值y 与影像光谱差x=bandnir-bandred之间所具有的线性关系;然后,利用分析得出的线性关系提出一种适用于GF-1 影像的绿潮分区自适应阈值自动检测方法.最后,为验证提出方法的有效性,分别采用NDVI方法、EVI方法和本文提出的自适应阈值自动检测方法进行绿潮提取实验.实验结果表明,对于GF-1 卫星遥感数据,本文提出的绿潮自适应阈值分区自动检测方法明显优于传统的NDVI和EVI检测方法,不仅提高了绿潮的监测精度,而且实现了绿潮提取的全自动化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李劲华	青岛大学数据科学与软件工程学院	32	115	6.0	9.0
2	王蕊	青岛大学数据科学与软件工程学院	19	63	4.0	7.0
3	王常颖	青岛大学数据科学与软件工程学院	18	37	3.0	5.0