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Logistic回归模型在卫星云图云检测中的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2012
  • 页码:18-21+28
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094, [2]南京信息工程大学数理学院,南京210044
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61071146);国家自然科学基金(青年科学基金)(No.60802039);南京理工大学自主科研项目(No.2010ZYT070).
  • 相关项目:基于形态成分结构化联合稀疏性的“压缩感知照相机网络”重建理论与算法
中文摘要:

云的自动检测和分类识别是所有卫星遥感资料应用的第一个步骤。基于Logistic回归模型的云图处理方法被用于FY-2C星云图的处理。利用逐步回归方法对云图的灰度及纹理特征进行提取,并计算出每个特征的回归系数;利用提取的特征进行云检测实验。将实验结果与地面观测资料进行对比,表明Logistic回归模型对云图处理是有效的,并且与传统的动态阈值分割方法相比,云检测的效果更好。

英文摘要:

Automatic cloud detection is the first step of using the remote sensing data. In this study, a novel cloud detection method based on Logistic regression model is proposed. The stepwise regression is applied to extract the feature from the satellite image of FY-2C. The Logistic regression model is applied to detect the cloud. The result of experiment, compared with the surface observations, shows that the Logistic regression model is effective for cloud image processing, and the method is more accurate than the traditional threshold algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887