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云的光谱和纹理特征统计分析

朱亚平  刘健文  白洁  
【摘要】:利用静止卫星图像资料建立了夏季白天中低纬地区的11种云/表面类型的样本集,从中随机挑选656个样本,提取116个光谱和纹理特征参数并进行统计分析,通过特征选择组成特征向量,带入逐个修改聚类和模糊聚类的分类器进行敏感性试验。结果发现,在反映云特征方面,光谱特征是云分类最基本的特征,比纹理特征明显,是云分类识别的主要依据;除去水汽通道的标准差以外其它光谱特征都比较明显,红外和水汽通道的特征明显好于可见光通道,尤其是对中低云和卷云的描述。纹理特征在反映云特征方面也有一定的代表性,特别是一阶概率特征中四通道的惯量及水汽通道的逆差距;纹理特征引入后分类准确率显著提高,但在引入一阶概率特征基础上引入灰度级差矢量特征效果改善并不明显。

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