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面向对象和GURLS结合的高空间分辨率遥感数据云检测
被引量:
2
1
作者
殷亚秋
冷玥
+2 位作者
赵玉灵
安娜
鞠星
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第5期109-112,142,共5页
遥感信息获取过程中云是重要的干扰因素,随着国产高空间分辨率卫星数据的应用,实现数据的准确云检测对有效获取地面信息具有重要意义。本文以高分一号、高分二号多光谱影像为数据源,利用图像分割获取了同质对象,基于对象光谱、纹理和几...
遥感信息获取过程中云是重要的干扰因素,随着国产高空间分辨率卫星数据的应用,实现数据的准确云检测对有效获取地面信息具有重要意义。本文以高分一号、高分二号多光谱影像为数据源,利用图像分割获取了同质对象,基于对象光谱、纹理和几何8种属性特征建立了规则集,以规则集为输入,利用阈值法和GURLS分类器结合进行了云检测。针对不同时相和场景的高分数据,将该方法与基于像素的最大似然法和SVM法进行了对比,结果表明该方法云提取精度均在95%以上,Kappa系数在0.9以上。
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关键词
云检测
面向对象
gurls
高空间分辨率
遥感影像
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职称材料
题名
面向对象和GURLS结合的高空间分辨率遥感数据云检测
被引量:
2
1
作者
殷亚秋
冷玥
赵玉灵
安娜
鞠星
机构
中国国土资源航空物探遥感中心
中国地质大学(北京)
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第5期109-112,142,共5页
基金
国土资源部航空地球物理与遥感地质重点实验室青年创新基金(2016YFL09)
服务国家重大战略和国土开发保护地质调查项目(121201003000172705
121201003000172718)
文摘
遥感信息获取过程中云是重要的干扰因素,随着国产高空间分辨率卫星数据的应用,实现数据的准确云检测对有效获取地面信息具有重要意义。本文以高分一号、高分二号多光谱影像为数据源,利用图像分割获取了同质对象,基于对象光谱、纹理和几何8种属性特征建立了规则集,以规则集为输入,利用阈值法和GURLS分类器结合进行了云检测。针对不同时相和场景的高分数据,将该方法与基于像素的最大似然法和SVM法进行了对比,结果表明该方法云提取精度均在95%以上,Kappa系数在0.9以上。
关键词
云检测
面向对象
gurls
高空间分辨率
遥感影像
Keywords
cloud detection
object-oriented
gurls
high spatial resolution
remote sensing images
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
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被引量
操作
1
面向对象和GURLS结合的高空间分辨率遥感数据云检测
殷亚秋
冷玥
赵玉灵
安娜
鞠星
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019
2
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