【摘 要】
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针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪影像资料中的云检测工作,提出了基于支持向量机SVMs(support vector machines)的遥感影像分类方法。分析了云检测过程中的特征提取和选
【机 构】
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解放军理工大学气象学院,中国科学院东亚区域气候—环境重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究规划资助项目(2006CB400505);国家自然科学基金资助项目(40675040)
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针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪影像资料中的云检测工作,提出了基于支持向量机SVMs(support vector machines)的遥感影像分类方法。分析了云检测过程中的特征提取和选择,建立了基于支持向量机的遥感影像分类模型,并针对陆地、海洋2种不同的下垫面进行了云检测试验。云检测结果中,云与陆地、水体、积雪准确地区分开来。结果表明,特征选择对云检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势。
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