公开(公告)号：CN118657849B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411139844.4

申请日：2024-08-20

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 王桂钢 ,  车涛 ,  李轶鲲 ,  李红雷 ,  蒙赛垚 ,  孔锤磊 ,  王世杰 ,  李雪梅

IPC: G06T11/00 ,  G06N7/01 ,  G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G06F17/18

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN118657849A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202411139844.4

申请日：2024-08-20

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 王桂钢 ,  车涛 ,  李轶鲲 ,  李红雷 ,  蒙赛垚 ,  孔锤磊 ,  王世杰 ,  李雪梅

IPC: G06T11/00 ,  G06N7/01 ,  G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G06F17/18

Abstract: 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。