研究目的
提出一种无需参考图像先验知识的多时相云检测自动方法,通过稳健拟合受云污染的多时相图像像素,展现景观随时间演变的固有渐变特征。
研究成果
基于P范数的回归模型通过构建考虑景观随时间渐变过程的参考图像,有效检测多时相光学遥感影像中的云层。该模型在云影和薄云检测方面优于Fmask和MSCD等现有方法,但对极薄或低云存在一定局限性。
研究不足
该方法无法检测像素值处于下垫景观尺度范围内的云组分,例如极薄或低云且强度变化较小的云层。
研究目的
提出一种无需参考图像先验知识的多时相云检测自动方法,通过稳健拟合受云污染的多时相图像像素,展现景观随时间演变的固有渐变特征。
研究成果
基于P范数的回归模型通过构建考虑景观随时间渐变过程的参考图像,有效检测多时相光学遥感影像中的云层。该模型在云影和薄云检测方面优于Fmask和MSCD等现有方法,但对极薄或低云存在一定局限性。
研究不足
该方法无法检测像素值处于下垫景观尺度范围内的云组分,例如极薄或低云且强度变化较小的云层。
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