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  1. 基于动态阈值的HJ_1B图像云检测算法研究

  2. 摘要: 针对环境与灾害监测预报小卫星星座 1B 星( HJ -1B) 的传感器波段特征,通过对云检测阈值的年度波动性分析,提出了一种基于波谱标准差异常的“动态阈值云检测算法”。该算法的实现主要是采用图像配准、波段运算、线性回归和误差分析等方法,获取云异常区域,进而剔除图像中的云像元。研究结果表明,该算法可以很好地检测出不同时相、不同类型下垫面上空的云像元,为有效利用 HJ -1B 数据并提高其图像分类精度发挥作用。 关键词: 标准差异常; 动态阈值; 云检测; 环境与灾害监测预报小卫星星座 1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-06-02
    • 文件大小:883712
    • 提供者:u010923737
  1. AVHRR数据云检测

  2. NOAA18 AVHRR 白天和晚上云检测,之后求得日温度差,同时求得改天有效海温数据
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-11-17
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:liming056
  1. 遥感图像云检测相关论文

  2. 压缩包包括遥感图像云检测全面的论文学习资料,物理阈值法、纹理分析方法、模式识别等方法全面覆盖,对云检测学习很有针对性
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-08-07
    • 文件大小:59768832
    • 提供者:sxl15588424278
  1. matlab两时相的云检测代码

  2. matlab两时相的云检测代码,用到了双时相信息,多波段信息
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-01-13
    • 文件大小:1024
    • 提供者:kaisa1000
  1. 利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法

  2. 针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:huyiqun6
  1. 基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方法

  2. 基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方法。摘要 针对资源三号卫星影像波段少、光谱范围受限的特点,本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方法。首先,采用主成分分析非监督预训练网络结构,获得待测遥感影像特征;其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,该模型能很好挖掘影像特征信息;最后,将影像特征输入支持向量机分类器进行分类,获得云检测结果。选取典型区域进行云检测实验,并与传统 Otsu 方法进行对比。结果表明:本文方法检测精度高,并且不受光谱范围限制。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-02-26
    • 文件大小:811008
    • 提供者:liuxiang2000
  1. 基于影像增强和综合决策的VIRR影像云检测

  2. 为充分利用FY-3-VIRR(风云三号可见光红外扫描辐射计)VIRR各个波段的影像,提高VIRR云检测效果,提出基于像元晴朗置信水平的云检测算法。对VIRR多光谱遥感影像进行图像增强,包括NDVI,RVI,NDWI等,并对水像元进行提取,完成云像元和地物像元的对比增强;对每一种增强图像或者单波段图像中各类像元的分布进行分析,并确定像元的晴朗置信水平;综合决策对像元的晴朗置信水平进行确定,并生成云掩模。两种结果对比表明,本文所述方法云检测结果优于直接利用光谱信息云检测的方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-09
    • 文件大小:464896
    • 提供者:weixin_38638309
  1. 一种基于光谱角原理的多光谱遥感图像云检测算法

  2. 为了满足遥感卫星实时云检测要求,提出了一种基于光谱角的云检测算法。首先在多光谱谱段构成的欧式空间中构造参考云矢量;然后计算图像中各像元矢量与参考云矢量的光谱角,对光谱角进行高斯滤波生成云掩膜;最后计算得到图像中云量百分比。利用该算法对156景人工标注过的LandSat7有云图像进行云检测,结果表明本文算法云检测整体精度能到达83.6%,平均执行速度为360 ms。本文算法原理简单,执行速度快,检测效果好,具有星上实时应用潜力。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:536576
    • 提供者:weixin_38499950
  1. 基于PCA的Fmask云检测的高级算法

  2. 针对Fmask云检测算法难以区分陆地卫星遥远的影像上云和冰这一技术难题,该文提出一种基于主成分分析的改进Fmask云检测算法。首先对Fmask中归一化量化指数和归一化雪指数固定阈值进行自适应阈值改进,转换成影像进行主变换,然后对主成分分析变换后的组合结合进行改进的Fmask云检测,最后进行算法对比分析。以北极地区的TM影像进行实验,结果表明,对同时覆盖冰层和云层的Landsat重新影像,该文提出的算法能够提高云检测精度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:378880
    • 提供者:weixin_38602563
  1. 基于改进微分零交叉法的米氏散射激光雷达云检测与参数反演

  2. 米氏(Mie)散射激光雷达在大气气溶胶和云层的空间分布监测中应用非常广泛, 但对其回波信号进行自动准确的云检测仍存在一定的困难。微分零交叉法是目前应用最多的算法之一, 但是在信噪比较低情况下会造成较多误判。根据激光雷达回波信号的特点, 对微分零交叉法进行了改进。改进的算法中参考了候选点信号强度特性和前后时刻的云层信息, 有效地修正了一些较为明显的误判。最后根据云检测结果对云消光系数和光学厚度进行了反演, 较为客观地反映了云层内部光学参数的变化特性, 初步实现了较为精确的激光雷达自动云检测和参数反
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38663544
  1. 基于光谱分析和动态分形维数的高光谱遥感图像云检测

  2. 基于光谱反射特性,研究了多种背景下的快速云检测方法。将光谱反射特性与云的纹理特性相结合,提出了基于动态分形维数和辐射量特性相结合的云检测综合算法。以EO-1卫星Hyperion传感器拍摄的高光谱遥感图像为例,研究了不同下垫面的含云遥感图像,并检测与分析了厚云区和薄云区。对比遥感图像云检测的两种算法,所提算法可以更加精确地识别薄云区,极大地提高了遥感图像云检测精度,同时又可满足星载高光谱图像快速云检测的要求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_38605188
  1. 用于温室气体反演的云检测算法

  2. 高分五号卫星同时搭载了温室气体探测仪(GMI)和大气多角度偏振探测仪, 两者在云检测方面各有优势, 但是均存在局限。提出了一种基于两者数据的协同云筛选新算法以提高温室气体反演中的云筛选效率。利用该算法检测了全球16 d在轨实测数据中的77581个GMI观测点, 筛选出晴空观测点9508个, 占比为12.26%。利用融合后的中分辨率成像光谱仪云掩模和卷云反射率数据集, 验证了该算法进行云检测的正确率, 得到陆地上和海洋上的云检测正确率分别为92.93%和81.91%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_38655484
  1. 基于改进M型卷积网络的RGB彩色遥感图像云检测

  2. RGB彩色图像中云没有明显的颜色分布与纹理模式,导致云检测易产生误检且细节丢失严重。针对这一问题,提出一种改进的M型卷积网络(RM-Net)模型,实现端到端的像素级语义分割。对原始数据集进行增强,并标注对应的像素级标签。利用空洞空间金字塔池化,在不丢失信息的前提下提取图像多尺度特征,并结合残差单元使网络不易出现退化。利用编码器模块与左路径提取图像全局上下文信息,利用解码器模块与右路径恢复图像空间分辨率,根据融合后的特征判别每个像元的类别概率,将其输入分类器进行像素级的云和非云分割。对Landsa
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_38712279
  1. CDAG改进算法及其在GF-6 WFV数据云检测中的应用

  2. 为提高GF-6 WFV数据的利用效率,研究了GF-6 WFV数据的云检测算法。该算法是基于阈值自动生成的云检测(CDAG)算法,通过挖掘云和典型地表在可见光、近红外波段的光谱差异信息,实现了对多光谱卫星传感器的云检测。考虑到GF-6 WFV数据光谱范围相对较窄,云与亮地表的识别能力相对较弱的问题,加入了离差指数和亮地表指数,使用更多的波段组合方式,更加深入地分析云像元和晴空像元的差异,提高了典型地表与云的识别精度。通过遥感目视判读的方法对本研究中抽取的不同子区域的云检测结果进行分析,识别精度达到
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_38647039
  1. 基于改进LCCD算法的高分六号WFV数据云检测研究

  2. 高分六号WFV是搭载在我国高分六号卫星上的高空间分辨率多光谱传感器,该传感器实现了高分辨率和宽覆盖的结合。精确识别高分六号WFV数据的云像元对于农业资源监测、林业资源调查以及防灾减灾等行业具有重要意义。基于全球土地覆盖产品FROM-GLC10数据,改进地表类型支持的云检测算法(LCCD算法),开展了高分六号WFV数据的云检测工作。以FROM-GLC10作为先验数据,充分考虑不同地表类型反射率的变化,在每种地表类型上分别采用不同的方法设置阈值。通过目视解译的方法对云检测结果进行精度评价,云正确率整
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38729108
  1. 结合全卷积神经网络与条件随机场的资源3号遥感影像云检测

  2. 提出一种结合全卷积神经网络与条件随机场的资源3号卫星遥感影像云检测方法。优化了全卷积神经网络(FCN)模型,对3次上采样后的全卷积神经网络(FCN-8s)进行上采样,采用自适应+动量算法调整参数学习率加速收敛;将全卷积神经网络与条件随机场结合,以全卷积输出影像作为前端一阶势,高斯核函数作为后端二阶势;加入mean-shift区域约束0条件保护影像的局部特征信息,运用平均场算法推断条件随机场模型后验概率。实验结果表明,本研究提出的云检测方法可将影像云区识别准确率提高至97.38%,较FCN-8s算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38751016
  1. 基于改进的全卷积神经网络的资源三号遥感影像云检测

  2. 提出了基于改进的深度学习全卷积神经网络的资源三号遥感影像云检测方法。将预训练后的深层卷积神经网络全连接层改为全卷积层,采用反卷积方法对特征图进行上采样,优化改进网络结构,并采用Adam梯度下降法加速收敛。利用资源三号云区影像数据集对网络进行训练,将上采样后的影像特征输入sigmoid分类器进行分类。实验结果表明,该方法检测精度和速度均优于传统方法,准确率可达90.11%,单张影像检测耗时可缩短至0.46 s。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38689338
  1. 基于深度学习的资源三号卫星遥感影像云检测方法

  2. 针对资源三号卫星影像波段少、光谱范围受限的特点, 提出了基于深度学习的资源三号卫星遥感影像的云检测方法。首先, 采用主成分分析非监督预训练网络结构, 获得了待测遥感影像特征; 其次, 为减少在池化过程中影像特征信息的丢失, 提出自适应池化模型, 该模型能很好地挖掘影像特征信息; 最后, 将影像特征输入支持向量机分类器进行分类, 获得了云检测结果。选取典型区域进行云检测实验, 并与传统Otsu方法进行对比。结果表明: 所提方法的检测精度高, 且不受光谱范围的限制, 可用于资源三号卫星多光谱影像和全
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38605604
  1. 基于深度残差全卷积网络的Landsat 8遥感影像云检测方法

  2. 为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出了一种基于深度残差全卷积网络的高精度云检测方法,能够实现对遥感影像云层目标像素级别的分割。首先,编码器通过残差模块的不断降采样提取图像深层特征;然后,应用双线性插值进行上采样,结合多层次编码后的图像特征完成解码;最后,将解码后的特征图与输入图像融合后再次进行卷积,实现端到端的云检测。实验结果表
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38664612
  1. 多角度偏振云检测及云参数反演

  2. 高分五号卫星多角度偏振探测仪(DPC)是国内首台具备业务化多光谱多角度偏振探测能力的星载遥感器。发展了一套针对DPC观测数据的处理算法,可获取观测区域上空云检测结果、相态分布和云光学厚度。利用670 nm、865 nm反射率、490 nm几何归一化偏振辐亮度和865 nm线偏振度进行云检测;利用865 nm归一化偏振辐亮度进行相态识别;利用670 nm、865 nm反射率以及相态识别结果反演云光学厚度。由于尚未获取可反演的DPC L1级观测数据,仅将算法应用于地球反射率多角度偏振观测仪(POLD
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38693311
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