【摘 要】
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采用Kmeans聚类与多光谱阈值相结合的方法进行云检测。在地物光谱分析的基础上,应用Kmeans聚类算法对聚类特征数据初始分为两类,第一类为云、烟雾和雪,而植被、水体和陆地等
【机 构】
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中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,合肥工业大学电子科学与应用物理学院
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采用Kmeans聚类与多光谱阈值相结合的方法进行云检测。在地物光谱分析的基础上,应用Kmeans聚类算法对聚类特征数据初始分为两类,第一类为云、烟雾和雪,而植被、水体和陆地等其他下垫面为第二类;然后应用光谱阈值判断排除烟雾和雪等的干扰,对MODIS数据中的云体实现检测。还研究了我国典型区域在不同季节、不同时相的数据。在不同下垫面的情况下,通过目视方法对该算法的性能进行检验,发现该算法能有效地检测出一些小面积云点像元,并且排除其他因素的干扰,为下一步火灾识别工作奠定良好的基础。
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