改进型ICA和SVM相结合的火山灰云遥感检测

发布时间：2019-06-04 16:53

【摘要】：针对独立分量分析(ICA)模型在火山灰云遥感检测中的不足,提出了一种改进型ICA即变分贝叶斯ICA(VBICA)和支持向量机(SVM)相结合的火山灰云遥感检测算法,实现了火山灰云信息的近似分离。实验结果表明,所提算法能够从中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感图像中检测出火山灰云目标信息,且总检测精度和Kappa系数分别达到了88.4%和0.801 1,取得了较好的检测效果。
[Abstract]:In view of the shortcomings of independent component analysis (ICA) model in remote sensing detection of volcanic ash clouds, an improved ICA remote sensing algorithm for pozzolanic clouds is proposed, which combines variable Bayesian ICA (VBICA) with support vector machine (SVM). The approximate separation of volcanic ash cloud information is realized. The experimental results show that the proposed algorithm can detect pozzolanic cloud target information in (MODIS) remote sensing image of medium resolution imaging spectrometer, and the total detection accuracy and Kappa coefficient are 88.4% and 0.801, respectively. Good detection results have been obtained.
【作者单位】： 上海大学计算机工程与科学学院;上海市地震局;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41404024) 上海市科技发展基金资助项目(14231202600) 上海高校青年教师培养资助计划项目(2014-2016)~~
【分类号】：TP751

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本文编号：2492856