基于天基實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的云背景圖像分類方法及應(yīng)用.pdf

1、紅外對(duì)地目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)多工作于大氣吸收譜段，對(duì)其而言云和大氣為主要探測(cè)背景。在對(duì)紅外探測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行仿真的工作中，需要大量的仿真圖像對(duì)仿真系統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)估。因此云背景仿真的有效性對(duì)于紅外目標(biāo)探測(cè)仿真系統(tǒng)性能的評(píng)估具有重要意義。本文利用某衛(wèi)星的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，以構(gòu)建云仿真數(shù)據(jù)庫(kù)為目的，對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理和分類工作，并結(jié)合構(gòu)建的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行了仿真應(yīng)用。主要研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)方面：
　　在遙感圖像表達(dá)方面，以云圖像分類為目的，研究了遙感圖像的表達(dá)

2、方法。從衛(wèi)星云圖像分類的判據(jù)出發(fā)，分析不同種類云的成像特征，選取能量、分形、小波三個(gè)方面對(duì)紅外云圖像進(jìn)行特征描述，并研究了特征在分類工作的有效性。
　　在遙感數(shù)據(jù)分析預(yù)處理方面，針對(duì)天基實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的有效性篩選。從測(cè)量相機(jī)的工作原理出發(fā)，分析了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中的無(wú)效數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因。從大量無(wú)效數(shù)據(jù)中總結(jié)出幾種典型的無(wú)效數(shù)據(jù)，分析提取其異于正常測(cè)量數(shù)據(jù)的特征。在特征分析的基礎(chǔ)上提出一種無(wú)效數(shù)據(jù)剔除辦法，并針對(duì)具體的測(cè)量任務(wù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)篩選

3、工作。
　　在紅外云背景圖像分類方面，建立了以風(fēng)云衛(wèi)星云分類產(chǎn)品為基礎(chǔ)的初步分類數(shù)據(jù)庫(kù)，并完成了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與風(fēng)云云分類結(jié)果的匹配工作，作為分類器訓(xùn)練樣本選取的參考。利用基于投票決策模型的支持向量機(jī)方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于聚類和SVM的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類試驗(yàn)，基本實(shí)現(xiàn)了分類功能。對(duì)比了三者的分類效果，主動(dòng)學(xué)習(xí)方法無(wú)論是整體上還是各個(gè)類別上分類效果都是最好。部分類別分類效果較差，分析造成的此結(jié)果的兩點(diǎn)原因：實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量差和樣