基于图像特征的大气能见度估算方法

针对现有图像能见度测量方法存在目标物架设复杂和物理量解算困难的问题,该文提出一种简单有效的基于图像特征的大气能见度估算方法。采用图像梯度和对比度作为能见度的特征变量,将图像感兴趣区进行分窗处理后,利用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)两种算法建立能见度数值与图像特征的关系模型。结果表明,图像梯度和对比度特征能够准确反映能见度数值大小;窗口总数对模型精度有影响。窗口总数小于35时SVM算法优于RF算法;在窗口总数为70、窗口大小为140×10时,RF算法的像素精度最高,最优模型决定系数R2为0.965,均方根误差为658.13 m。