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为贴合地物表现的多样性和复杂性,提出一种波谱匹配支持下的遥感影像专题地物自适应提取方法,经过专题地物端元选取、波谱匹配、影像自动分割、"整体-局部"的空间转换,以及局部针对性、精细化地迭代逼近等一系列相互衔接的算法,全面、准确地提取遥感影像上的专题地物。通过在ETM+影像上水体和裸地的提取实验,并与最大似然法和SVM分类结果比较,证明了该方法对多样性专题地物提取的有效性和普适性。 相似文献
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端元匹配的遥感影像地物自适应光谱表征 总被引：1，自引：0，他引：1
光谱信息是遥感识别地物的依据,而目前已发展的典型地类的光谱指数模型有限,波谱库中的标准地物类型及其普适性也是有限的.鉴于此,提出一种端元匹配的地物自适应光谱表征方法,通过选取贴合影像本身的端元,并综合光谱角和距离度量对影像和端元光谱进行综合匹配.通过ETM+(Enhanced Thematic Mapper)影像上对植被、水体与美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)波谱库及归一化植被/水体指数的对比实验,及阴影、裸地等的验证实验,证实了该方法的有效性和普适性. 相似文献
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