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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明提出了基于多因子贝叶斯决策的Landsat影像云下积雪覆盖信息重建方法，包括：提取无云区域积雪覆盖数据并构建积雪代理指标；建立云下积雪重建模型，包括：FCM子模型和SBN子模型；将积雪代理指标输入FCM子模型，计算图像中像素Iij对于第k个信号类ωk的隶属度；将无云区域积雪覆盖信息和隶属度输入SBN子模型，估计像素Iij属于某一类积雪状态（有雪或无雪）的后验概率；基于后验概率，通过最大后验概率合成法进行Landsat影像云下积雪覆盖信息重建。本发明充分考虑了山区积雪分布的高空间异质性，能够精确重建云覆盖区域的积雪信息，适用于复杂地形条件下高空间分辨率卫星影像的云下积雪状态估计。
主权项：1.基于多因子贝叶斯决策的Landsat影像云下积雪覆盖信息重建方法，其特征在于，包括：提取积雪覆盖数据并构建积雪代理指标；其中，所述积雪覆盖数据为利用Landsat影像数据提取的无云区域积雪覆盖信息，所述积雪代理指标包括：月积雪覆盖频率数据、南度数据和DEM数据；构建云下积雪重建模型，其中所述云下积雪重建模型包括：FCM子模型和SBN子模型；将所述积雪代理指标输入所述FCM子模型，计算预设图像中像素Iij对于第k个信号类ωk的隶属度；其中，Iij表示位于第i行第j列的像素；其中，所述预设图像为所述积雪代理指标的叠加合成影像；将所述无云区域积雪覆盖信息和所述隶属度输入所述SBN子模型，估计像素Iij属于某一类积雪状态的后验概率；基于所述后验概率，采用最大值合成法重建Landsat影像云下积雪覆盖信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 基于多因子贝叶斯决策的Landsat影像云下积雪覆盖信息重建方法
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