基于多特征综合及机器学习的高分卫星影像云检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征综合及机器学习的高分卫星影像云检测方法，本发明针对GF‑1/2卫星影像特点，对比分析了云与其它背景地物在光谱特征、纹理特征等方面的典型差异，进行特征选择，然后构造特征空间，将多特征进行综合成为特征向量，并将该特征向量输入到SVM‑RBF分类器中进行分类，最终获得全部像素的云检测结果。另外，为了进一步消除地面高反射地物对云检测的影响，利用形态学算子和形状特征约束进行虚检去除的方法，使得检测精度进一步提高。本发明相比传统方法，精度高，不依赖热波段，具有很好的扩展性。