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基于FY2-E可见光波段的北部湾白天海雾检测 被引量:3

Beibuwan Sea Fog Detection using FY2-E Visible Band Images
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摘要 利用2012年国产FY2-E静止卫星数据,结合地面能见度观测资料,分析北部湾地区晴天海雾、云、洋面的辐射性质、光谱及纹理特征,利用面向对象分类方法对白天海雾进行检测提取。结果表明:FY2-E卫星影像对北部湾地区晴天海雾的区分度较高,其光谱及纹理特性与洋面、中高云多无交叠现象;但大雾与低云区有部分混淆。利用面向对象分类方法,在选择合适分割尺度的基础上根据光谱Spectral_Mean和纹理Texture_Mean两个影像特征可将海雾进行有效分离。精度分析结果表明,2012年全年晴空海雾监测误警率为9.1%,命中率为76.9%,成功指标为71.4%,总体监测效果较理想。 Domestic FY2-E geostationary satellite data, combining with ground visibility observation data are used to analyze radiation, spectrum and texture features of sea fog, cloud and ocean of sunny days. Then, object- oriented classification method is applied to sea fog detection and extraction. The results show that FY2-E satellite images possess a relative strong ability to distinguish of sea fog. Overlap regions of spectrum and texture features between sea fog and middle/high clouds and sea surface are rare but low cloud area and fog are easily to confuse in some regions. With object-oriented classification method and appropriate segmentation scale, sea fog can be effectively separated based on spectrum feature of spectral_mean and texture feature of texture_mean. The overall sea fog monitoring effect for the whole year 2012 is ideal with false alarm ratio 9. 1% , probability of detection 76. 9% , critical success index 71. 4%.
出处 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第19期8-11,共4页 Science Technology and Engineering
基金 广西自然学科学基金(2013GXNSFBA019225) 广西科学研究与技术开发计划(桂科攻14124004-4-9) 广西科学研究与技术开发计划(桂科攻1598017-13)资助 广西自然科学基金青年基金(2014GXNSFBA118216) 华南区域气象中心科技攻关项目(GRMC2014Z03)
关键词 海雾 FY2-E 可见光 面向对象 北部湾 sea fog FY2-E visible band object-oriented classification Beibuwan
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