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基于SBDART和BP的夜间雾遥感检测和能见度反演
被引量:
3
1
作者
张伟康
马慧云
+1 位作者
邹峥嵘
陶超
《解放军理工大学学报(自然科学版)》
EI
北大核心
2014年第2期197-202,共6页
为了挖掘卫星影像中的雾信息为雾预测预报服务,利用双红外亮温差值作为雾与地物识别分类标志,建立基于SBDART辐射传输模型和BP神经网络的夜间雾遥感检测和能见度反演模型。对2007年11月24日我国华北地区的一次陆地辐射雾MODIS卫星数据...
为了挖掘卫星影像中的雾信息为雾预测预报服务,利用双红外亮温差值作为雾与地物识别分类标志,建立基于SBDART辐射传输模型和BP神经网络的夜间雾遥感检测和能见度反演模型。对2007年11月24日我国华北地区的一次陆地辐射雾MODIS卫星数据进行雾检测,同时反演雾区能见度。根据陕西省气象局提供的地面气象观测数据对模型雾检测结果和能见度反演结果进行验证,该次实验夜间雾检测的准确率为79.2%,地面观测能见度和反演能见度一元线性回归分析方程斜率为1.006,相关系数为0.8498。实验结果表明,模型具有较高的雾识别率和雾能见度反演结果,可为夜间雾识别和生消发展规律探讨提供一定的帮助。
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关键词
MODIS
SBDART
夜间雾检测
能见度反演
BP神经网络
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职称材料
夜间陆地辐射雾的遥感时序数据检测
被引量:
2
2
作者
杜娟
李维
张鹏林
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1162-1168,共7页
针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题,利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性,提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上,使...
针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题,利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性,提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上,使用第1和第4波段亮温差时序曲线构造的亮温差累积特征将夜间地表与陆地辐射雾和低云分离,然后利用第1波段亮温时序曲线构造的亮温变化累积特征、斜率匹配特征和频域奇异性特征,结合支持向量机进行夜间雾和低云的分类,从而实现基于时序数据的夜间陆地辐射雾检测。对两期遥感时序数据进行实验发现,与单时相夜间陆地辐射雾检测相比,利用时序数据的方法较好地提高了夜间陆地辐射雾的检测精度。
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关键词
夜间雾检测
陆地辐射
雾
MTSAT-2
时序特征
支持向量机
原文传递
H8/AHI 卫星数据的夜间陆地雾自动检测
3
作者
马慧云
李亚楠
+2 位作者
吴晓京
冉印泽
鄢俊洁
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期408-415,共8页
夜间雾已成为交通事故频发的重要隐患,夜间雾检测对防治和减少因雾造成的事故和损失,保障人民生命财产安全具有重要的意义。雾与晴空地表夜间亮温差存在明显差异,二者在亮温差影像上有清晰边缘的特征,算法通过Canny边缘检测获取该边缘...
夜间雾已成为交通事故频发的重要隐患,夜间雾检测对防治和减少因雾造成的事故和损失,保障人民生命财产安全具有重要的意义。雾与晴空地表夜间亮温差存在明显差异,二者在亮温差影像上有清晰边缘的特征,算法通过Canny边缘检测获取该边缘混合像元,根据边缘混合像元亮温差均值自动获取二者分离检测阈值,进行夜间陆地雾检测。5天H8/AHI夜间雾算法检测结果平均正确率为93.3%、误警率为29.8%,可靠性因子为67.8%,结果表明算法较适合大面积浓雾检测,但对地表存在的特殊天气如霾、雨雪天、雾发展为低云等情况易虚假报警,如未有相关伴随雾的天气现象出现,检测结果正确率为94.6%、误警率为0.05%、可靠性因子为90.1%。算法优点为可自动确定雾与晴空地表的分离检测阈值,与已有夜间雾自动检测算法相比,该算法检测精度有较大提高。2015年11月27日至12月1日17:00~07:00不同时刻夜间雾时序检测定性验证结果证明,算法适合晨昏时刻遥感影像中已处于夜晚区域的雾检测,可检测出90%左右的雾区;对整幅影像均处于夜间的遥感影像,算法检测结果正确率高达90%以上,定性验证结果进一步证明了算法的稳定性和可靠性。
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关键词
亮温差
CANNY边缘
检测
夜间雾检测
H8/AHI
自动
原文传递
题名
基于SBDART和BP的夜间雾遥感检测和能见度反演
被引量:
3
1
作者
张伟康
马慧云
邹峥嵘
陶超
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
出处
《解放军理工大学学报(自然科学版)》
EI
北大核心
2014年第2期197-202,共6页
基金
国家863计划资助项目(2012AA120801)
国家自然科学基金资助项目(40901171)
文摘
为了挖掘卫星影像中的雾信息为雾预测预报服务,利用双红外亮温差值作为雾与地物识别分类标志,建立基于SBDART辐射传输模型和BP神经网络的夜间雾遥感检测和能见度反演模型。对2007年11月24日我国华北地区的一次陆地辐射雾MODIS卫星数据进行雾检测,同时反演雾区能见度。根据陕西省气象局提供的地面气象观测数据对模型雾检测结果和能见度反演结果进行验证,该次实验夜间雾检测的准确率为79.2%,地面观测能见度和反演能见度一元线性回归分析方程斜率为1.006,相关系数为0.8498。实验结果表明,模型具有较高的雾识别率和雾能见度反演结果,可为夜间雾识别和生消发展规律探讨提供一定的帮助。
关键词
MODIS
SBDART
夜间雾检测
能见度反演
BP神经网络
Keywords
MODIS
SBDART
nighttime fog detection
visibility retrieval
BP neural networks
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
下载PDF
职称材料
题名
夜间陆地辐射雾的遥感时序数据检测
被引量:
2
2
作者
杜娟
李维
张鹏林
机构
武汉大学遥感信息工程学院
湖北省荆州市公安县宣传部
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1162-1168,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(41331175)~~
文摘
针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题,利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性,提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上,使用第1和第4波段亮温差时序曲线构造的亮温差累积特征将夜间地表与陆地辐射雾和低云分离,然后利用第1波段亮温时序曲线构造的亮温变化累积特征、斜率匹配特征和频域奇异性特征,结合支持向量机进行夜间雾和低云的分类,从而实现基于时序数据的夜间陆地辐射雾检测。对两期遥感时序数据进行实验发现,与单时相夜间陆地辐射雾检测相比,利用时序数据的方法较好地提高了夜间陆地辐射雾的检测精度。
关键词
夜间雾检测
陆地辐射
雾
MTSAT-2
时序特征
支持向量机
Keywords
nighttime fog detection
terrestrial radiation fog
MTSAT-2
temporal characteristic
support vector machine
分类号
P407 [天文地球—大气科学及气象学]
原文传递
题名
H8/AHI 卫星数据的夜间陆地雾自动检测
3
作者
马慧云
李亚楠
吴晓京
冉印泽
鄢俊洁
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
国家气象卫星中心
北京华云星地通科技有限公司
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期408-415,共8页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(42071334、41675110)。
文摘
夜间雾已成为交通事故频发的重要隐患,夜间雾检测对防治和减少因雾造成的事故和损失,保障人民生命财产安全具有重要的意义。雾与晴空地表夜间亮温差存在明显差异,二者在亮温差影像上有清晰边缘的特征,算法通过Canny边缘检测获取该边缘混合像元,根据边缘混合像元亮温差均值自动获取二者分离检测阈值,进行夜间陆地雾检测。5天H8/AHI夜间雾算法检测结果平均正确率为93.3%、误警率为29.8%,可靠性因子为67.8%,结果表明算法较适合大面积浓雾检测,但对地表存在的特殊天气如霾、雨雪天、雾发展为低云等情况易虚假报警,如未有相关伴随雾的天气现象出现,检测结果正确率为94.6%、误警率为0.05%、可靠性因子为90.1%。算法优点为可自动确定雾与晴空地表的分离检测阈值,与已有夜间雾自动检测算法相比,该算法检测精度有较大提高。2015年11月27日至12月1日17:00~07:00不同时刻夜间雾时序检测定性验证结果证明,算法适合晨昏时刻遥感影像中已处于夜晚区域的雾检测,可检测出90%左右的雾区;对整幅影像均处于夜间的遥感影像,算法检测结果正确率高达90%以上,定性验证结果进一步证明了算法的稳定性和可靠性。
关键词
亮温差
CANNY边缘
检测
夜间雾检测
H8/AHI
自动
Keywords
Bright temperature difference
Canny edge detection
Nighttime fog detection
H8/AHI
Automatic
分类号
P343.6 [天文地球—水文科学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SBDART和BP的夜间雾遥感检测和能见度反演
张伟康
马慧云
邹峥嵘
陶超
《解放军理工大学学报(自然科学版)》
EI
北大核心
2014
3
下载PDF
职称材料
2
夜间陆地辐射雾的遥感时序数据检测
杜娟
李维
张鹏林
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019
2
原文传递
3
H8/AHI 卫星数据的夜间陆地雾自动检测
马慧云
李亚楠
吴晓京
冉印泽
鄢俊洁
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
已选择
0
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引证文献
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