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国土资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (1): 96-101    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020074
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基于随机森林的遥感影像云雪雾分类检测
许赟1(), 许艾文2
1.杭州市交通规划设计研究院,杭州 310003
2.浙江省国土空间规划研究院,杭州 310012
Classification and detection of cloud, snow and fog in remote sensing images based on random forest
XU Yun1(), XU Aiwen2
1. Hangzhou Transportation Planning and Design Institute, Hangzhou 310003, China
2. Zhejiang Academy of Land and Space Planning, Hangzhou 310012, China
全文: PDF(2410 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

遥感影像中的云、雪、雾会遮盖地表的有用信息导致影像无法使用,为了提高有效遥感影像的使用效率,需要检测遥感影像中云、雪、雾的范围并剔除无用的影像。以自动检测卫星遥感影像中的云、雪、雾为目的,研究基于随机森林的遥感影像云、雪、雾分类检测方法,并通过增加“二次检测”减少有效区域与云、雪、雾间的错检。实验表明该方法具有较高的检测精度和效率。

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许赟
许艾文
关键词 随机森林云雪雾分类检测二次检测    
Abstract

Cloud, snow and fog are important factors affecting the quality of optics remote sensing images, and hence researchers should detect the range of cloud, snow, fog in remote sensing images and remove unwanted images so as to improve the utilization of remote sensing images. In this paper, the authors studied the method based on Random Forest to detect cloud, snow, fog and tried to reduce the error detection rate by means of adding a “second detection”. Experiments show that this method has high detection accuracy and efficiency.

Key wordsrandom forest    classification detection of cloud, snow, fog    second detection
收稿日期: 2020-03-20      出版日期: 2021-03-18
ZTFLH:  P237  
基金资助:杭州市交通运输学会项目“基于多元数据融合的浙江省高速公路交通模型研究”资助(Hzjt202005)
作者简介: 许 赟(1992-),男,硕士,工程师,主要从事摄影测量与遥感方向研究。Email: whuxuyun@163.com
引用本文:   
许赟, 许艾文. 基于随机森林的遥感影像云雪雾分类检测[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 96-101.
XU Yun, XU Aiwen. Classification and detection of cloud, snow and fog in remote sensing images based on random forest. Remote Sensing for Land & Resources, 2021, 33(1): 96-101.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020074      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I1/96
Fig.1  全色和多光谱影像云、雾、雪样本
Fig.2  云、雪、雾分类检测流程图
Fig.3  有效区地物与云、雪、雾对比
Fig.4  不同卫星云、雪、雾分类检测结果
类别 地物/像素 云/像素 雾/像素 雪/像素 总计/像素
地物 6 737 349 112 378 93 557 104 046 7 047 330
175 042 898 072 55 769 15 071 1 143 954
100 075 86 752 214 309 1 437 402 573
228 746 8 250 86 586 876 823 958
总计 7 241 212 1 105 452 363 721 707 430 9 417 815
精度指标 总体分类精度: 89.6%; Kappa=0.741
Tab.1  第一次检测混淆矩阵
类别 地物/像素 云/像素 雾/像素 雪/像素 总计/像素
地物 6 851 716 91 773 57 012 54 405 7 054 906
171 944 928 589 48 496 14 018 1 163 047
92 379 78 142 258 159 1 383 430 063
125 173 6 948 54 637 624 769 799
总计 7 241 212 1 105 452 363 721 707 430 9 417 815
精度指标 总体分类精度: 92.1%; Kappa=0.804
Tab.2  第二次检测混淆矩阵
影像类别 传感器
类别
影像总
数/幅
一检合
格数/幅
二检合
格数/幅
一检合
格率(精
度)/%
二检合
格率(精
度)/%
ZY-3 NAD 1 023 934 995 91.3 97.3
ZY1-02C NAD 554 488 527 88.1 95.1
GF-1 MUX 832 752 797 90.4 95.8
TH01-01 MUX 317 278 296 87.8 93.4
Tab.3  各卫星遥感影像云、雪、雾检测精度
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