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采用决策融合策略,提出了一种基于多模糊支持向量机(FSVM)的积雨云检测方法以解决添加更多的特征可增加云分类识别的准确率而特征维数过高又会造成过拟合现象的矛盾。该方法首先从训练云图提取光谱特征、通道亮温差特征、一阶灰度直方图纹理特征、灰度共生矩阵纹理特征以及Gabor小波特征,并组成包含5类特征的训练样本集;然后针对每类特征,训练5个FSVM子分类器。最后对各子分类器的结果在输出空间进行加权决策融合,以提高积雨云检测的准确率。实验结果表明,本文方法不仅较好地解决了积雨云检测中由于特征维数过高而造成的