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摘要
云检测是利用卫星遥感影像进行相关应用的基础。针对云检测过程容易受到复杂地表环境干扰的问题，提出了一种基于极限梯度提升（XGBoost）算法的云检测模型。该方法以TOA反射率、亮温和光谱指数等组建特征空间；然后，采用贝叶斯优化对XGBoost模型的超参数进行了调整。为检验XGBoost的云检测效果，选择不同云场景的Landsat 8遥感影像为测试数据，并把XGBoost、随机森林和决策树的云检测结果作对比。结果表明：本文提出的XGBoost云检测模型的云识别效果优于随机森林和决策树，展现了XGBoost在云检测中的潜力；且XGBoost的F1分数和Kappa系数分别可达73%和71%以上，实现了较准确的云检测，可为后续开展云检测研究提供一定的支持。
- 出版日期2023
- 单位长安大学
