【摘 要】
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由于受到云雾的影响,可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限,特别是云覆盖较为严重的可见光影像,基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(41506198);国家自然科学面上基金(41476101);全国统计科学研究项目(2017LY14)
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由于受到云雾的影响,可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限,特别是云覆盖较为严重的可见光影像,基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的,由于其光谱反射值存在较大差异,依然很难采用同一阈值进行绿潮检测。基于此,为了提高可见光影像的利用率,实现不同云覆盖情况下,绿潮的高精度自适应阈值的自动检测,本文以GF-1影像为数据源,首先采用K-means聚类和C4.5决策树方法实现影像云覆盖情况的自动识别;其次,选取大量不同云覆盖情况下子图像样本(每个子图像样本中均包含绿潮和海水
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