基于伪彩色和支持向量机的遥感图像云检测方法

摘要

本发明公开了一种基于伪彩色和支持向量机的遥感图像云检测方法，主要解决现有技术精度低、计算量大的问题。其实现步骤为：1)从遥感数据的多个波段中选取中红外和热红外范围的三个波段，以这三个波段的图像灰度值作为RGB分量，合成伪彩色图像；2)以训练图像的RGB向量以及云与非云的先验类别作为输入，采用带核函数的支持向量机方法计算特征空间的最优分类超平面，构建分类决策函数；3)对于待检测图像，以上述三个波段的灰度值为RGB向量，通过计算决策函数值，进行云检测。本发明通过训练，为遥感图像云检测提供了决策函数，不仅提高了遥感图像云检测的精度，而且减少了计算量，可用于含中红外和热红外波段的遥感图像检测。