【摘 要】
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云是遥感图像分析处理的一大障碍,为了解决这一问题,基于高分1号遥感影像光谱和纹理的多维特征信息,提出一种综合优化的云检测方法。针对光谱检测出的似云区域,采用新的子图
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室,中国科学院大学
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云是遥感图像分析处理的一大障碍,为了解决这一问题,基于高分1号遥感影像光谱和纹理的多维特征信息,提出一种综合优化的云检测方法。针对光谱检测出的似云区域,采用新的子图分割方法,结合动态阈值设置,有效提高了纹理检测的正确率。由于固定的光谱阈值设置和纹理检测都无法获取复杂环境下的云层边界信息,算法采用大津法予以修复。结果表明,可有效地检测出影像中的云覆盖区域,实现薄云、厚云以及厚云边界信息的最佳提取。
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