- 相關(guān)推薦
Kmeans聚類與多光譜閾值相結(jié)合的MODIS云檢測算法
摘要：采用Kmeans聚類與多光譜閾值相結(jié)合的方法進(jìn)行云檢測.在地物光譜分析的基礎(chǔ)上,應(yīng)用Kmeans聚類算法對聚類特征數(shù)據(jù)初始分為兩類,第一類為云、煙霧和雪,而植被、水體和陸地等其他下墊面為第二類;然后應(yīng)用光譜閾值判斷排除煙霧和雪等的干擾,對MODIS數(shù)據(jù)中的云體實(shí)現(xiàn)檢測.還研究了我國典型區(qū)域在不同季節(jié)、小同時(shí)棚的數(shù)據(jù).在不同下墊面的情況下,通過目視方法對該算法的性能進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)該算法能有效地檢測出一些小面積云點(diǎn)像元,并且排除其他因素的干擾,為下一步火災(zāi)識(shí)別工作奠定良好的基礎(chǔ). 作者： 王偉[1] 宋衛(wèi)國[1] 劉士興[2] 張永明[1] 鄭紅陽[1] 田偉[1] Author： WANG Wei[1] SONG Wei-guo[1] LIU Shi-xing[2] ZHANG Yong-ming[1] ZHENG Hong-yang[1] TIAN Wei[1] 作者單位： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)火災(zāi)科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽,合肥,230027合肥工業(yè)大學(xué)電子科學(xué)與應(yīng)用物理學(xué)院,安徽,合肥,230009 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(4) 分類號(hào)： X87 關(guān)鍵詞： MODIS 云檢測 Kmeans 亮溫 機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TP3 TU9 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 聚類算法 多光譜 閾值 MODIS數(shù)據(jù) 檢測算法 Kmeans Clustering Detection Algorithm 不同下墊面 地物光譜分析 算法的性能 煙霧 特征數(shù)據(jù) 判斷排除 基礎(chǔ) 干擾 方法 云檢測 植被 水體 識(shí)別 基金項(xiàng)目： 科技部林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)青年創(chuàng)新基金項(xiàng)目 Kmeans聚類與多光譜閾值相結(jié)合的MODIS云檢測算法[期刊論文] 光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(4)王偉 宋衛(wèi)國 劉士興 張永明 鄭紅陽 田偉采用Kmeans聚類與多光譜閾值相結(jié)合的方法進(jìn)行云檢測.在地物光譜分析的基礎(chǔ)上,應(yīng)用Kmeans聚類算法對聚類特征數(shù)據(jù)初始分為兩類,第一類為云、煙霧和雪,而植被、水體和陸地等其他下墊面為第二類;然后應(yīng)用光譜閾值判斷排除煙...【Kmeans聚類與多光譜閾值相結(jié)合的MODIS云檢測算法】相關(guān)文章：
基于遺傳算法與FCSS相結(jié)合的模糊球殼聚類算法05-02
MODIS圖像的薄云透明云檢測04-28
基于K均值聚類和遺傳算法的多航跡規(guī)劃方法05-03
基于自適應(yīng)閾值的地基云自動(dòng)檢測方法04-30
遺傳模糊聚類算法在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中的應(yīng)用05-02
云分類中逐個(gè)修改聚類和模糊聚類分類性能的對比研究04-28