陈长春
- 作品数：3 被引量：22H指数：3
- 供职机构：安徽大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省教育厅重点科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- LS-WTSVM的遥感多光谱影像云检测被引量：8
- 2014年
- 研究基于最小二乘小波孪生支持向量机(least squares wavelet twin support vector machines,简称LS-WTSVM)的遥感多光谱影像云检测.首先根据云在不同波段中大气的辐射特点,结合Landsat7 ETM+影像数据的光谱特性获得云像元的光谱特征,再通过提取每个图像块的灰度共生矩阵得到相应像元的纹理结构特征,根据像元的光谱特性和纹理结构特征构造特征向量,最后利用最小二乘小波孪生支持向量机多分类算法进行Landsat7 ETM+影像像元的云检测,实现不同类型云区的多分类识别.仿真实验结果表明,该算法能准确地检测出多光谱影像中的厚云和薄云.
- 胡根生陈长春张学敏潘煜天
- 关键词：云检测小波核
- 联合云量自动评估和加权支持向量机的Landsat图像云检测被引量：12
- 2014年
- 针对云量自动评估算法难以检测Landsat图像中的半透明云问题,提出一种云量自动评估和加权支持向量机相结合的云检测算法。首先根据云在不同波段中的大气辐射特点,结合陆地卫星ETM+图像数据的光谱特性,利用云量自动评估算法将图像像元初步分成云像元、非云像元和待定像元,再以云的光谱特性构造特征向量,利用加权支持向量机算法进行待定像元的云层检测,最终获得全部图像的云检测结果。仿真试验结果表明,该方法既具有云量自动评估算法的云检测优势,还对云量自动评估算法难以识别的半透明云有较好的检测效果。
- 胡根生陈长春梁栋
- 关键词：云检测支持向量机
- 基于支持向量机的Landsat多光谱影像云检测算法研究
- Landsat卫星影像广泛应用在资源调查、农业生产、环境监测、生态保护等领域。由于受到天气条件的影响，影像往往存在一些区域被云层覆盖，严重影响了影像的判读。准确地检测出Landsat卫星影像中的云层，对影像后续的分类、识...
- 陈长春
- 关键词：多光谱图像云检测支持向量机半监督学习
- 文献传递
