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国土资源遥感  2017, Vol. 29 Issue (s1): 39-45    DOI: 10.6046/gtzyyg.2017.s1.07
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基于样本模型的高分一号遥感影像云雾自动提取
魏英娟1, 郑雄伟1, 雷兵2, 甘宇航2
1.中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083;
2.国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心,北京 100048
Realization of clouds automatic extraction of GF-1 remote sensing image based on sample model
WEI Yingjuan1, ZHENG Xiongwei1, LEI Bing2, GAN Yuhang2
1. China Areo Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China;
2. Satellite Surveying and Mapping Application Center, NASG, Beijing 100048, China
全文: PDF(1144 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对高分一号全色及多光谱卫星影像云雾自动识别的难题,提出了一种基于样本模型的云雾提取算法。首先采集多条件下的样本,构建云雾样本库,基于灰度特征、分形几何、和差直方图和离散小波变换的特征提取技术对采集的样本提取特征参量,进行分类训练得到分类器,然后以分类器为基础,将待检测的快视图影像进行相应特征向量的提取与压缩,进而输入训练所得分类器进行模式判别,完成云雪雾识别与提取。试验结果表明,该方法是高分一号遥感影像云雾自动提取的一种有效提取方法。
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关键词 国产卫星湿地监测    
Abstract:A cloud extraction algorithm based on sample model is proposed to solve the problem of automatic recognition of multi - spectral and panchromatic of GF-1 satellite images. Firstly, the samples under the multiple conditions are collected to construct the cloud sample library, and the feature samples of the samples based on the gray features, fractal geometry and the difference histogram and discrete wavelet transform are extracted to classify the samples. Then, based on the classifier, the fast image of the image to be detected is extracted and compressed according to the corresponding feature vector, and the trained classifier is input to judge and complete the cloud snow fog recognition and extraction. The experimental results show that this method is an effective method for automatic extraction of clouds of GF-1 remote sensing images.
Key wordsdomestic satellite    wetlands    monitor
收稿日期: 2017-06-01      出版日期: 2017-11-24
作者简介: 魏英娟(1985-),女,硕士,工程师,主要从事卫星遥感方法技术研究与应用等工作。Email: wyj_629@163.com。
引用本文:   
魏英娟, 郑雄伟, 雷兵, 甘宇航. 基于样本模型的高分一号遥感影像云雾自动提取[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 39-45.
WEI Yingjuan, ZHENG Xiongwei, LEI Bing, GAN Yuhang. Realization of clouds automatic extraction of GF-1 remote sensing image based on sample model. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2017, 29(s1): 39-45.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2017.s1.07      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2017/V29/Is1/39
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