卫星云检测与医疗问题分类技术解析

### 卫星云检测与医疗问题分类技术解析 #### 卫星云检测方法 在卫星云分类领域，阈值方法在多光谱卫星图像的云分类中表现不佳，因此常采用监督分类、均值聚类、最大似然和支持向量机（SVM）等方法对多光谱数据进行云分类。这里主要探讨奇异值分解（SVD）、二维离散余弦变换（2D - DCT）和模糊逻辑这三种方法在NOAA卫星数据云检测中的应用及比较。 ##### 方法介绍 - **SVD方法**：SVD是将矩阵A分解为三个矩阵的乘积，即$A = USV^T$。其中，S是对角方阵（r x r），其元素为正实数；U（n x r）和V（r x d）的列向量是正交归一化的。应用于NOAA卫星图像时，云部分对应的矩阵S的第一个对角值占主导，其余奇异值趋近于零；而雪、陆地和海洋的第一个奇异值相对云较小，其余奇异值的能量分布到最后一个值。 - **2D - DCT方法**：对于大小为M x M的二维图像f(m, n)，其2D - DCT变换由以下公式给出： \[ F(k, l) = a(k)a(l)\sum_{m,n = 1}^{M - 1} f(m, n) \cos\left(\frac{(2n + 1)\pi k}{2M}\right) \cos\left(\frac{(2n + 1)\pi l}{2M}\right) \] 其中， \[ a(k) = \begin{cases} \sqrt{\frac{1}{M}}, & k = 0 \\ \sqrt{\frac{2}{M}}, & k \neq 0 \end{cases} \] 同理， \[ a(l) = \begin{cases} \sqrt{\frac{1}{M}}, & l = 0 \\ \sqrt{\frac{2}{M}}, & l \neq 0 \end{cases} \] - **模糊逻辑方法**：该方法应用于空间分辨率为1.1 km²的NOAA卫星数据进行云检测。模糊逻辑系统采用三角形、高斯和梯形隶属函数作为输入和输出。不同类型云在不同光谱波段的隶属函数如下表所示： | 类别 | 可见光（K） | 近红外（K） | 热红外（K） | | --- | --- | --- | --- | | 对流云 | (500 - 700)a | (700 - 850)a | (-80 - -50)a | | 中层云 | (300 - 500)a | (500 - 700)a | (-50 - -20)a | | 低层云 | (200 - 250 - 300)b | (200 - 300 - 400)b | (-20 - -10 - 0)b | 注：a为高斯隶属函数；b为三角形隶属函数 ##### 准确性测量 通过混淆矩阵来估计上述三种方法在对流云覆盖检测中的准确性。混淆矩阵是一个表格，用于总结分类器在已知数据集上的性能，包含预测正确和错误的值。准确性计算公式如下： \[ Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} \] 其中，TP为真阳性，TN为真阴性，FP为假阳性，FN为假阴性。 以下是使用2D - DCT提取NOAA卫星可见光和热红外数据中云的流程图： ```mermaid graph TD; A[获取NOAA A ```