神经网络和分形纹理在夜间云雾分离中的应用

云雾分离是浓雾遥感监测的难点,地物光谱信息和图像纹理信息的综合利用,分形理论和BP神经网络技术的应用,使夜间云雾分离结果更为可信,基于灰度连通域的图像纹理提取提高了云雾边界的识别能力,灰度加权拉伸后的分数维增强了云雾的可分性,与传统最大似然法比较,本文所用方法对晴空地表、雾区、云区的识别精度均有提升,特别是云区的识别精度提高了10%,三类地表的总体识别率提高了7%,达到93%以上,文章最后对类的归并作了讨论。