谢涛;任佳昊;王超;

• 1:南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
• 2:南京信息工程大学电子与信息工程学院

摘要(Abstract)：

国际地圈生物圈计划(international geo-biosphere program, IGBP)云检测网格产品是利用多特征阈值方法得到的云检测结果，云检测产品作为其他大气产品与陆地产品反演的辅助数据，也是目前云检测研究的检验依据。文章面向IGBP云检测网格产品的特点，提出了迭代聚类的升尺度方法。在此基础上，为在无真实参考数据条件下有效评价升尺度方法的效果，基于欧式距离(Euclidean distance, ED)设计了类内欧氏距离(inner class ED,ICE)和类间欧氏距离(ED between classes, EBC)两种精度评价方法。实验基于风云三号卫星数据，利用ICE、EBC,并结合占比法、相似度、互信息和均方根误差对不同升尺度方法结果开展了综合对比分析与讨论，验证了所提出方法的可行性与有效性。

关键词(KeyWords)： 云检测产品;升尺度;迭代聚类;类内欧氏距离;类间欧氏距离

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金面上项目(42176180)

作者(Authors): 谢涛;任佳昊;王超;

参考文献(References)：

• [1] 陈洋，范荣双，王竞雪，等.基于深度学习的资源三号卫星遥感影像云检测方法[J].光学学报，2018,38(1):354-359.
• [2] 杨羚，王树根，孙明伟，等.基于图割模型的高分全色影像自动云检测[J].地理空间信息，2018,16(1):12-15.
• [3] 高军，荆益国.基于全卷积神经网络的卫星遥感图像云检测方法[J].红外技术，2019,41(7):607-615.
• [4] 叶晶，李万彪，刘辉志，等.基于沙尘气溶胶识别的中国北方地区MODIS云检测产品的改进研究[J].热带气象学报，2010,26(5):563-570.
• [5] 方薇，乔延利，张冬英，等.偏振多通道遥感云检测的阈值优化[J].光学学报，2018,38(12):378-385.
• [6] 高军，王恺，田晓宇，等.基于BP神经网络的风云四号遥感图像云检测算法[J].红外与毫米波学报，2018,37(4):477-485.
• [7] LIN B B,EGERER M H,LIERE H.Local and landscape-scale land cover affects microclimate and water use in urban gardens[J].Science of the total environment,2018(610/611):570-575.
• [8] 郝大磊，肖青，闻建光，等.定量遥感升尺度转换方法研究进展[J].遥感学报，2018,22(3):408-423.
• [9] 谭诗腾，王继成，徐柱，等.基于优先级和语义邻近度的地表覆盖数据升尺度方法[J].国土资源遥感，2016,28(1):50-56.
• [10] SUN P J.Improving the upscaling of land cover maps by fusing uncertainty and spatial structure information[J].Photogrammetric engineering and remote sensing,2018,84 (2):87-100.
• [11] SHAKYA A K,RAMOLA A,KANDWAL A,et al.Estimating change percentage in texture developed by the water turndown of Bolivia’s Lake Poopo[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Automation and Computational Engineering (ICACE).Uttar Pradesh,India:IEEE,2018:872.
• [12] 王根，邵立瑛，丁卫东，等.高光谱GIIRS中波通道的最优选择及其对云检测的影响[J].红外，2021,42(7):36-42.
• [13] 刘文佳，张骏.一种改进的K-Means聚类算法[J].现代商贸工业，2018,39(19):196-198.
• [14] 冀进朝，赵晓威，何飞，等.基于模糊质心的混合属性数据模糊加权聚类算法[J].计算机科学，2018,45(2):109-113.
• [15] 张雄涛，蒋云良，潘兴广，等.基于迭代模糊聚类算法与K近邻和数据字典的集成TSK模糊分类器[J].电子与信息学报，2020,42(3):746-754.
• [16] ZHU E,MA R.An effective partitional clustering algorithm based on new clustering validity index[J].Applied soft computing,2018,71:608-621.
• [17] 蔡伟娣.GlobeLand30空间数据聚合尺度效应机理研究[D].成都：西南交通大学，2015.
• [18] PUY G,TREMBLAY N,GRIBONVAL R,et al.Random sampling of band limited signals on graphs[J].Applied and computational harmonic analysis,2018,44(2):446-475.
• [19] AZIZ A S,KALE R,KALEKAR M G,et al.Determining relative percentage change as a new metrics in scaling and root planning therapy outcome in patients with chronic periodontitis[J].Asian journal of research in biochemistry,2021:36-43.