[发明专利]基于极端随机树的FY-3D红外高光谱云检测方法有效
| 申请号： | 202110133424.5 | 申请日： | 2021-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN112464920B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 史华湘;余意;张卫民;罗藤灵;张琪;银福康;马烁;段博恒 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于极端随机树的FY‑3D红外高光谱云检测方法，涉及卫星遥感技术领域。本发明使用FY‑3D上搭载的HIRAS和MERSI对地球的连续观测数据，先将两种数据文件进行时间匹配，将两种仪器的像元进行空间匹配，在通过匹配的MERSI像元的云标签确定HIRAS像元的云标签，得到带有云标签的HIRAS数据，构成极端随机树模型的训练数据集，然后使用极端随机树算法训练数据集，并用测试数据集检验模型的性能，最后将训练得到云检测性能较好的极端随机树模型用于YF‑3D的红外高光谱数据的云检测处理。本发明的云检测时间短，成本低，云检测分类的准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 极端 随机 fy 红外 光谱 检测 方法 | ||
【主权项】：
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