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Kmeans聚類與多光譜閾值相結合的MODIS云檢測算法
摘要：采用Kmeans聚類與多光譜閾值相結合的方法進行云檢測.在地物光譜分析的基礎上,應用Kmeans聚類算法對聚類特征數據初始分為兩類,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;然后應用光譜閾值判斷排除煙霧和雪等的干擾,對MODIS數據中的云體實現檢測.還研究了我國典型區域在不同季節、小同時棚的數據.在不同下墊面的情況下,通過目視方法對該算法的性能進行檢驗,發現該算法能有效地檢測出一些小面積云點像元,并且排除其他因素的干擾,為下一步火災識別工作奠定良好的基礎. 作者： 王偉[1] 宋衛國[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： 中國科學技術大學火災科學國家重點實驗室,安徽,合肥,230027合肥工業大學電子科學與應用物理學院,安徽,合肥,230009 期 刊： 光譜學與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(4) 分類號： X87 關鍵詞： MODIS 云檢測 Kmeans 亮溫 機標分類號： TP3 TU9 機標關鍵詞： 聚類算法 多光譜 閾值 MODIS數據 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 特征數據 判斷排除 基礎 干擾 方法 云檢測 植被 水體 識別 基金項目： 科技部林業公益性行業科研專項，中國科學技術大學青年創新基金項目 Kmeans聚類與多光譜閾值相結合的MODIS云檢測算法[期刊論文] 光譜學與光譜分析 --2011, 31(4)王偉 宋衛國 劉士興 張永明 鄭紅陽 田偉采用Kmeans聚類與多光譜閾值相結合的方法進行云檢測.在地物光譜分析的基礎上,應用Kmeans聚類算法對聚類特征數據初始分為兩類,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;然后應用光譜閾值判斷排除煙...【Kmeans聚類與多光譜閾值相結合的MODIS云檢測算法】相關文章：
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