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多角度信息在扩展云检测功能、提高检测精度等优势的同时,带来多角度遍历计算的复杂度和数据规模增大的问题。云检测角度信息来自地表的二向性反射分布函数和大气分子散射效应,尽管在局部区域内存在用分析解确定某些观察角的可能性,但由于卫星运动观察几何变化、云几何因子的影响、地物调查的巨大工作量等实际应用的复杂性,POLDER等官方产品仍采用所有角度遍历计算。由于邻近角度间信息的冗余,文章用平均联合信息熵和K-L信息散度作为角度子集选择的特征,提出了Pareto多目标前沿最优解和理想解算法,在POLDER和“高分五号”卫星搭载的多角度偏振探测仪(directional polarimetric camera, DPC)的数据集上进行云检测实验。2角度组合结果与POLDER产品相比,总体精度89.36%,Kappa系数0.7845,DPC检测分类相似度86%,时间复杂度减少约1/7。实验表明所提方法在保持检测效果的同时具有降低计算开销的优点,可为云检测提供一种快速有效、满意精度和自动化运行的新途径。  相似文献
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