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支持向量机在云检测中的应用
被引量：
7
1
作者
赫英明
王汉杰
姜祝辉
《解放军理工大学学报（自然科学版）》
EI
北大核心
2009年第2期191-194,共4页
针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪影像资料中的云检测工作,提出了基于支持向量机SVMs(support vector machines)的遥感影像分类方法。分析了云检测过程中的特征提取和选择,建立了基于支持向量机的遥感影像分类模型,并针对陆地、海洋...
针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪影像资料中的云检测工作,提出了基于支持向量机SVMs(support vector machines)的遥感影像分类方法。分析了云检测过程中的特征提取和选择,建立了基于支持向量机的遥感影像分类模型,并针对陆地、海洋2种不同的下垫面进行了云检测试验。云检测结果中,云与陆地、水体、积雪准确地区分开来。结果表明,特征选择对云检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势。
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关键词
支持向量机
中分辨率成像光谱仪
云检测
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题名
支持向量机在云检测中的应用
被引量：
7
1
作者
赫英明
王汉杰
姜祝辉
机构
解放军理工大学气象学院
中国科学院东亚区域气候-环境重点实验室
出处
《解放军理工大学学报（自然科学版）》
EI
北大核心
2009年第2期191-194,共4页
基金
国家重点基础研究规划资助项目(2006CB400505)
国家自然科学基金资助项目(40675040)
文摘
针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪影像资料中的云检测工作,提出了基于支持向量机SVMs(support vector machines)的遥感影像分类方法。分析了云检测过程中的特征提取和选择,建立了基于支持向量机的遥感影像分类模型,并针对陆地、海洋2种不同的下垫面进行了云检测试验。云检测结果中,云与陆地、水体、积雪准确地区分开来。结果表明,特征选择对云检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势。
关键词
支持向量机
中分辨率成像光谱仪
云检测
Keywords
support
vector
machines
modis
（
moderate
resolution
imaging
spectroradiometer
）
cloud
detection
分类号
P407.8 [天文地球—大气科学及气象学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机在云检测中的应用
赫英明
王汉杰
姜祝辉
《解放军理工大学学报（自然科学版）》
EI
北大核心
2009
7
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